应用统计学专业课程大纲 -...

1

应用统计学专业

课程大纲

目录

《数学分析 I》课程教学大纲 .................................................................................................... 1

《数学分析Ⅱ》课程教学大纲 .................................................................................................. 5

《数学分析Ⅲ》课程教学大纲 ................................................................................................ 10

《高等代数与解析几何 I》课程教学大纲................................................................................ 14

《高等代数与解析几何Ⅱ》课程教学大纲 .............................................................................. 18

《市场调查与分析》课程教学大纲 ......................................................................................... 23

《概率论》课程教学大纲........................................................................................................ 26

《常微分方程》课程教学大纲 ................................................................................................ 29

《数理统计》课程教学大纲 .................................................................................................... 33

《抽样调查》课程教学大纲 .................................................................................................... 37

《多元统计分析》课程教学大纲............................................................................................. 41

《计量经济学》课程教学大纲 ................................................................................................ 49

《试验设计》课程教学大纲 .................................................................................................... 54

《应用随机过程》课程教学大纲............................................................................................. 58

《时间序列分析》课程教学大纲............................................................................................. 62

《非参数统计》课程教学大纲 ................................................................................................ 67

《统计预测与决策》课程教学大纲 ......................................................................................... 71

《专业综合实习》课程教学大纲............................................................................................. 77

《毕业论文（设计）》课程教学大纲 ..................................................................................... 80

《SAS 及其应用》课程教学大纲............................................................................................. 83

《数据库应用》课程教学大纲 ................................................................................................ 89

《微观经济学》课程教学大纲 ................................................................................................ 98

《宏观经济学》课程教学大纲 .............................................................................................. 103

《复变函数》课程教学大纲 .................................................................................................. 109

《R 语言及生物统计应用》课程教学大纲............................................................................. 113

3

《专业英语》课程教学大纲 .................................................................................................. 119

《运筹学》课程教学大纲...................................................................................................... 122

《数值分析》课程教学大纲 .................................................................................................. 126

《数学建模》课程教学大纲 .................................................................................................. 131

《统计前沿讲座》教学大纲 .................................................................................................. 134

1

《数学分析 I》课程教学大纲

一、课程基本属性

课程编码： 1450160 课程中文名称：数学分析

课程英文名称： Mathematical Analysis

课程类别：学科基础教育课程性质：核心课程

总学时/学分： 96 学时/6 学分

讲课学时/学分： 96 学时/6 学分

实验学时/学分：学时/学分

课内实践学时/学分：学时/学分

开课单位：理学院开设学期： 1

适用专业及类型：应用统计学专业（复合应用型）

先修课程：

主撰人：乔剑敏主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 15日

二、课程介绍与教学目标

（一）课程简介

数学分析是应用统计学专业必修的一门学科基础课，也是学习其他后续课程的前提。通过讲

授该课程，使学生系统、完整、深刻地理解与掌握极限论和一元微积分的理论和方法，培养学生

的抽象思维、逻辑推理与运算的能力，提高数学修养与素质，为进一步学习其它专业课程奠定良

好的基础。

（二）课程教学目标

通过本课程的教学应实现以下目标：

——了解该课程的思维方法。

——熟悉该课程的基础理论，并且能应用本课程的内容解决在其他课程中出现的问题。

——掌握该课程的基本概念和基本运算。

三、教学内容与基本要求

（一）课程内容与课时分配

表 1 课程内容与课时分配

章次或序号

主要知识单元学时分配

理论习题小计

第一章变量与函数 2 2

第二章极限与连续 20 2 22

第三章关于实数的基本定理及闭区间上连续函数性质

的证明 10 10

章次或

序号主要知识单元

学时分配

理论习题小计

第四章导数与微分 14 14

第五章微分学的基本定理及其应用 16 2 18

第六章不定积分 16 16

第七章定积分 10 2 12

第八章总复习 2

合计 90 6 96

注：“学时分配”涉及的项目根据教学实际进行设置、调整。

（二）教学基本要求

第一章变量与函数

1．教学内容：

（1）函数的概念

（2）函数的定义及其性质；

（3）复合函数、反函数的定义及其求法，

（4）基本初等函数的定义及其性质。

2．重点或难点：

（1）函数的定义及其性质，基本初等函数的性质；

（2）函数的定义。

3．教学目标

掌握变量与函数的定义及其相关概念。

第二章极限与连续

1．教学内容：

（1）数列极限的定义，数列极限的性质及其运算；掌握用单调有界数列证明数列极限的存在；

（2）用定义证明数列极限及无穷大量的定义、性质和运算；

（3）函数在一点的极限的定义、性质和运算；函数在一点的单侧极限及两个常用的不等式和

两个重要极限；

（4）用定义证明函数在一点的极限存在，理解函数极限与数列极限的关系；理解用定义证明

无穷大；

（5）其他类型极限的定义；

（6）初等函数连续性的证明过程，闭区间上连续函数的性质；

（7）函数在一点连续的定义、性质和运算；掌握不连续点的类型及其判别方法。


（1）数列、函数极限的定义、性质和运算；两个重要极限；不连续点类型的判断；

（2）数列、函数极限的定义；用定义证明极限；数列极限和函数极限关系的应用。

3．教学目标：

（1）掌握极限的定义、性质和运算，用极限研究函数的连续性；

（2）理解用定义证明数列极限及无穷大量的定义。

第三章关于实数的基本定理及闭区间上连续函数的性质的证明

1．教学内容：

（1）子列及上、下确界的定义及基本定理的内容；

（2）关于实数的基本定理；

3

（3）闭区间上连续函数性质的证明。


（1）实数的几个基本定理，闭区间上连续函数的性质；

（2）实数的几个基本定理，闭区间上连续函数的性质的证明。

3．教学目标：

（1）知道闭区间上连续函数的性质及其应用；

（2）掌握关于实数的几个基本定理及其相互之间的等价性。

第四章导数与微分

1．教学内容：

（1）导数的引进与定义；

（2）简单函数的导数；

（3）求导法则；

（4）微分及其运算；

（5）隐函数及参数方程所表示函数的求导法；

（6）不可导的函数举例；

（7）高阶导数与高阶微分。


（1）导数的定义及各类函数导数的计算；

（2）导数的定义；不可导函数的判断；高阶微分的计算。

3．教学目标：

（1）掌握导数与微分的计算；

（2）理解能够用导数与微分研究函数的性质。

第五章微分学的基本定理及其应用

1．教学内容：

（1）中值定理；

（2）泰勒公式；

（3）函数的升降，凸性与极值；

（4）待定型；

（5）方程的近似解。


（1）微分学的基本定理及其应用、泰勒公式、待定式；

（2）微分学的基本定理及其应用、泰勒公式。

3．教学目标：

（1）了解近似计算、误差估计、泰勒定理的证明过程；

（2）掌握函数的泰勒展开和马克劳林展开及泰勒公式的应用；

（3）掌握定理的内容，用导数来判断其单调性；掌握函数极值的定义及其求法、最值的求法；

（4）掌握如何用导数研究函数的性质；

（7）掌握0

0型，

型，及其它未定型：

0 00 0 1 − ，，，，的极限运算，理解定理的

证明过程及其它未定型化为0

0型，

型的计算过程。

第六章不定积分

1．教学内容：

（1）不定积分的概念及运算法则；

（2）不定积分的计算。


（1）不定积分的计算；

（2）换元积分法，有理积分。

3．教学目标：

掌握不定积分的计算，为以后积分学的学习奠定基础。

第七章定积分

1．教学内容：

（1）定积分的概念；

（2）定积分的性质；

（3）定积分存在的条件；

（4）定积分的计算。


（1）定积分的概念、性质和计算；

（2）定积分存在的条件、可积函数类。

3．教学目标：

（1）理解定积分的概念、性质；

（2）掌握定积分的计算。

四、课程考核与成绩评定

（一）考核方式

考试，笔试，闭卷。

（二）成绩评定

平时成绩占 30%（包括出勤、作业、学习态度），期末考试占 70%（包括对基本概念、基础

知识的掌握和能力的培养）。

表 2 平时考核方式及权重举例

平时考核类型考勤作业课堂表现合计

权重（％） 33 50 17 100

表 3 试题类型及权重举例

试题类型选择题填空题（单选）计算题综合题合计

权重（％） 21 21 48 10 100

五、推荐教材和教学参考书

1．教材：

复旦大学数学系。数学分析(上，下册)。北京：高等教育出版社，2007.4（第三版）

2．参考书：

（1）刘玉琏等。数学分析讲义学习辅导书。北京：高等教育出版社

（2）吉米多维奇。数学分析习题集题解。山东：山东科技出版社

5

《数学分析Ⅱ》课程教学大纲




课程类别：学科基础教育课程性质：核心







先修课程：




数学分析Ⅱ是统计学专业必修的一门专业基础课。通过讲授该课程，使学生系统、完整、深

刻地理解与掌握定积分、级数、反常积分以及多元函数的极限、连续性、可导性、可微性的基本

概念和方法。通过这部分内容的学习，使学生能够对前面所学知识进行巩固，并为后面第三部分

内容的学习做充分的准备。从而为后续其他专业课程的学习奠定扎实的基础。









章次或序号


理论习题小计

第八章定积分的应用和近似计算 8 8

第九章数项级数 14 2 16

第十章反常积分 8 8

章次或序号


理论习题小计

第十一章函数项级数、幂级数 14 14

第十二章傅里叶级数和傅里叶变换 8 2 10

第十三章多元函数的极限与连续 6 6

第十四章偏导数和全微分 20 2 22

第十五章极值与条件极值 4 4

第十六章隐函数存在定理、函数相关 4 4

第十七章含参变量的积分 2 2 4

合计 88 8 96



第八章定积分的应用和近似计算

1．教学内容：

（1）平面图形的面积；

（2）曲线的弧长；

（3）体积；

（4）质心；

（5）平均值，功；

（6）定积分的近似计算。


（1）定积分在几何上的应用（包括利用定积分计算平面图形的面积、曲线的弧长、旋转曲面

的面积、体积）；

（2）微元法的基本思想、定积分近似计算的基本思想。

3．教学目标：

（1）了解定积分在几何、物理方面的应用，会用定积分解决一些具体的实际问题；

（2）理解定积分微元法的思想；

（3）掌握曲线弧长的计算截面为已知的立体和旋转体体积的计算旋转曲面面积的计算。

第九章数项级数

1．教学内容：

（1）上极限、下极限；

（2）级数的收敛性及其基本性质；

（3）正项级数；

（4）任意项级数；

（5）绝对收敛和条件收敛级数的性质。


（1）正项级数、交错级数、任意项级数敛散性的判别；

（2）正项级数、交错级数、任意项级数敛散性的判别。

3．教学目标：

（1）了解阿贝尔判别法和狄立克莱判别法；

（2）掌握数项级数敛散性的判别法。

第十章反常积分

7

1．教学内容：

（1）无穷限反常积分；

（2）无界函数反常积分。


（1）反常积分敛散性的判别；

（2）无穷限的反常积分、无界函数的反常积分敛散性的判别。

3．教学目标：

（1）理解两种反常积分的概念；

（2）掌握判别反常积分的敛散性及反常积分的计算。

第十一章函数项级数与幂级数

1．教学内容：

（1）函数项级数的一致收敛性；

（2）幂级数。


（1）函数项级数的一致收敛；幂级数的收敛半径的计算，幂级数的性质，函数的幂级数展开；

（2）函数项级数一致收敛的定义、性质、判别；函数的幂级数展开及收敛范围的确定。

3．教学目标：

（1）掌握函数项级数一致收敛的概念、性质、判别法；

（2）掌握幂级数收敛半径的计算及函数的幂级数展开。

第十二章傅里叶级数和傅里叶变换

1．教学内容：

（1）傅里叶级数；

（2）傅里叶变换。


（1）函数展开成傅里叶级数，傅里叶变换；

（2）函数展开成傅里叶级数，傅里叶级数的复数形式，傅里叶变换。

3．教学目标：

（1）掌握将函数展开成傅里叶级数和进行傅里叶变换；

（2）掌握系数计算。

第十三章多元函数的极限与连续

1．教学内容

（1）平面点集；

（2）多元函数极限与连续性。


（1）二元函数的极限与连续性；

（2）平面点集的概念，二元函数极限的定义。

3．教学目标：

（1）了解平面点集的几个基本定理；

（2）掌握多元函数的极限与连续的概念与相关计算、证明；

（3）理解多元函数的概念，理解二重极限和二次极限。

第十四章偏导数和全微分

1．教学内容：

（1）偏导数和全微分的概念；

（2）复合函数偏导数的链式法则；

（3）由方程（组）所确定的函数的求导法；

（4）空间曲线的切线与法平面；

（5）曲面的切平面与法线；

（6）方向导数和梯度；

（7）泰勒（Taylor）公式。


（1）多元函数偏导数的计算（包括复合函数、隐函数求偏导），二元函数可微、可导、连续

的关系，全微分的计算，空间曲线的切线与法平面，曲面的切平面与法线；

（2）方程组的情形下隐函数求偏导，方向导数和梯度，二元函数的泰勒（Taylor）公式。

3．教学目标：

（1）了解多元泰勒公式；

（2）掌握多元函数的偏导数和全微分的概念与相关计算。

第十五章极值和最小二乘法

1．教学内容：

（1）极值和最小二乘法；

（2）条件极值。


（1）多元函数极值和最值的求法及如何解决实际中的最值问题；

（2）条件极值问题。

3．教学目标：

（1）理解多元函数极值和条件极值的概念；

（2）掌握多元函数极值和最值的求法及会解决实际中的最值问题。

第十六章隐函数存在定理、函数相关

1．教学内容：

（1）隐函数存在定理；

（2）函数行列式的性质、函数相关。


（1）由一个方程所确定的隐函数存在定理；

（2）单变量、多变量及方程组情形的隐函数存在定理。

3．教学目标：

（1）了解并掌握单变量隐函数存在定理；

（2）理解多变量及方程组情形的隐函数存在定理，进而深入理解前面所学内容；让学生了解

函数行列式的性质。

第十七章含参变量的积分

1．教学内容：

（1）理解含参变量积分的定义；

（2）掌握含参变量积分的分析性质，会计算一些简单的含参变量积分。


（1）含参变量积分的分析性质；

（2）利用参变量积分的分析性质去计算一些简单的含参变量积分。

3．教学目标：

（1）理解含参变量积分的定义；

9

（2）掌握其分析性质，并会计算一些简单的含参变量的积分。



考试采用闭卷笔试考试。


平时成绩占 30%（出勤 10%、作业 15%、学习态度 5%），期末考试占 70%。



权重（％） 33 50 17 100


试题类型选择题填空题（单选）计算题综合题合计

权重（％） 21 21 48 10 100


1．教材：

欧阳光中，朱学炎，金福临，陈传璋。数学分析(上，下册)北京：高等教育出版社，2007.4

2．参考书：

（1）李承家，胡晓敏。数学分析（导教，导学，导考）西安：西北工业大学出版社，

2003.9(第二版)

（2）刘玉琏等。数学分析讲义，学习辅导书。北京：高等教育出版社，2003.2（第二版）

《数学分析Ⅲ》课程教学大纲




课程类别：学科基础教育课程性质：核心课程



实验学时/学分： 16 学时/学分



适用专业及类型：应用统计学（复合应用型）

先修课程：




数学分析Ⅲ是统计学专业必修的一门专业基础课。通过讲授该课程，使学生系统、完整、深

刻地理解与掌握多元函数重积分、曲线积分、曲面积分以及场论的基本概念和方法。通过这部分

内容的学习，使学生能够对前面所学知识进行巩固，并为后面学习做充分的准备。从而为后续其

他专业课程的学习奠定扎实的基础。









章次或序号主要知识单元学时分配

理论实验习题小计

第十八章含参变量的广义积分 4 4

第十九章积分（二重、三重积分、第一类曲线、曲面积分）的定义和性质

2 2

第二十章重积分的计算及应用 8 2 10

11



第二十一章曲线积分和曲面积分的计算 10 10

第二十二章各种积分间的联系和场论初步 4 2 8

第二十三章实验课 16 16

合计 28 16 4 48



第十八章含参变量的广义积分

1．教学内容：

（1）含参变量广义积分一致收敛的定义；

（2）一致收敛积分的判别法及性质；

（3）欧拉积分的初步性质。


（1）含参变量广义积分一致收敛的定义、一致收敛积分的判别法及性质；

（2）含参变量一致收敛积分的判别法及性质。

3．教学目标：

（1）了解欧拉积分；

（2）掌握含参变量广义积分一致收敛的定义、一致收敛积分的判别法及性质，并了解欧拉积

分。

第十九章积分（二重、三重积分、第一类曲线、曲面积分）的定义和性质

1．教学内容：

（1）二重积分、三重积分、第一类曲线积分、第一类曲面积分的概念；

（2）积分的性质。


（1）各种积分的定义、性质；

（2）各种积分的定义及积分性质的应用。

3．教学目标：

掌握各种积分的定义及其性质。

第二十章重积分的计算及应用

1．教学内容：

（1）二重积分的计算；

（2）三重积分的计算；

（3）积分在物理上的应用；

（4）广义重积分。


（1）二重积分、三重积分的计算；

（2）利用变量替换计算二重积分、三重积分。

3．教学目标：

（1）了解积分在物理上的应用，理解广义重积分的定义并了解柯西判别法；

（2）掌握直角坐标系和极坐标系下如何化二重积分为二次积分，三重积分为三次积分的方法，

如何用变量替换计算二重积分，用球面坐标和柱面坐标计算三重积分。

第二十一章曲线积分和曲面积分的计算

1．课程内容：

（1）第一类曲线积分的计算；

（2）第一类曲面积分的计算；

（3）第二类曲线积分的计算；

（4）第二类曲面积分的计算。


（1）两类曲线积分、两类曲面积分的计算；

（2）第二类曲线积分、第二类曲面积分的计算。

3．教学目标：

（1）理解第二类曲线积分及第二类曲面积分的概念；

（2）掌握计算第一类曲线积分，第一类曲面积分，第二类曲线积分，第二类曲面积分，并理

解两类曲线积分以及两类曲面积分的关系。

第二十二章各种积分间的联系和场论初步

1．教学内容：

（1）各种积分间的联系；

（2）曲线积分和路径的无关性。


（1）各种积分间的联系公式的灵活应用及曲线积分和路径的无关性；

（2）格林公式，高斯公式，斯托克司公式以及曲线积分和路径的无关性的等价条件的正确而

灵活的应用。

3．教学目标：

（1）了解各种积分间的联系；

（2）掌握曲线积分和路径的无关性。

四、实验实习实训等教学环节

（一）实验条件

表 2 实验主要设备和台件数

序号实验项目主要设备名称每组应配台件数备注

1 一元函数的图形计算机 60

2 一元函数的极限与导数计算机 60

3 一元函数积分学计算机 60

4 无穷级数计算机 60

5 多元函数微分学计算机 60

6 最小二乘法计算机 60

7 多元函数积分学计算机 60

8 关于含参变量积分计算机 60

（二）实验项目

表 3 实验项目、内容及要求

序号实验项目实验内容教学目标

1 一元函数

的图形

MATLAB 常用函数

如何调用函数、作图

（1）了解 MATLAB常用功能

（2）熟悉 matlab 常用函数

13


2

一元函数的极限与

导数

利用 MATLAB 求极限

和导数

（1）熟悉 MATLAB画散点图

（2）掌握计算极限的方法，求导方法

3 一元函数

积分学

利用 MATLAB 求不定

积分和定积分

（1）了解定积分近似计算方法

（2）掌握 MATLAB计算积分的方法

4 无穷级数利用 MATLAB 做无穷级数求和

（1）了解级数部分和变化趋势

（2）掌握 MATLAB无穷级数求和及收敛域

5 多元函数

微分学多元函数微分学

（1）掌握 MATLAB计算偏导数和全微分

（2）掌握求极值

6 最小二乘

法最小二乘法

（1）了解曲线拟合问题和最小二乘法

（2）掌握选择曲线拟合表

7 多元函数

积分学多元函数积分学

（1）掌握 MATLAB算二，三重积分

(2)了解如何解决实际问题

8 含参变量积分

含参变量积分（1）了解积分收敛的定义和性质

（2）掌握 MATLAB计算含参变量积分

（三）实验报告（作业）

（四）实验考核与成绩评定

1．考核方式：作业。

2．成绩评定：算作业成绩。

五、课程考核与成绩评定


考试采用闭卷笔试考试。


平时成绩占 30%（出勤 10%、作业 15%、学习态度 5%），期末考试占 70%。



权重（％） 33 50 17 100


试题类型选择题填空题（单选）计算题综合题

权重（％） 21 21 48 10

六、推荐教材和教学参考书

1．教材：

欧阳光中，朱学炎，金福临，陈传璋。数学分析(上，下册)。北京：高等教育出版社，2007.4

2．参考书：

（1）李承家，胡晓敏。数学分析（导教，导学，导考）。西安：西北工业大学出版社，

2003.9(第二版)

（2）刘玉琏等。数学分析讲义，学习辅导书。北京：高等教育出版社，2003.2（第二版）

《高等代数与解析几何 I》课程教学大纲


课程编码： 1450040 课程中文名称：高等代数与解析几何

课程英文名称： Higher Algebra and Analytic

Geometry

课程类别：基础教育课程性质：核心课程







先修课程：初等数学

主撰人：朱艳霞主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 15日

二、课程简介与教学目标


《高等代数与解析几何Ⅰ》是各类数学专业必修的三门基础理论课之一，具有很强的理论性

和逻辑性其基本概念和基本理论是学习其它专业基础课及专业课所必需的数学基础。本课程基本

内容包括行列式理论、矩阵理论、线性方程组与几何空间。本课程利用几何直观方法，把抽象的

问题形象化，结合直观的形象使学生对几何学的内容和高等代数学的一些抽象内容加以学习和理

解。作为基础理论课，本课程须在大学第一学期开设，后续可开设相关专业基础课和专业课。



——了解该课程的发展简史、了解高等代数与解析几何的关系。

——熟悉行列式、几何空间、矩阵、线性方程组等方面的基本概念、基本理论。

——掌握行列式、几何空间、矩阵、线性方程组的基本运算方法及证明技能，为学习后继专

业课程和进一步获取数学知识奠定必要的数学基础。以理论教学为基础，帮助学生理解概念，发

现研究思路，培养学生抽象思维能力、分析问题的能力，使学生养成科学的思维品质。




章次主要知识单元学时分配

15

理论习题小计

第一章行列式 12 2 14

第二章几何空间 18 2 20

第三章矩阵 12 2 14

第四章线性方程组 14 2 16

合计 56 8 64


主要知识单元 1 行列式

１．教学内容：

（1）排列及 n 阶行列式；

（2）行列式的性质、行列式按行(列)展开定理；

（3）拉普拉斯展开定理和克莱姆法则。


（1）n 阶行列式的概念；

（2）行列式的性质、行列式按行(列)展开定理和克莱姆法则的应用。

3．教学目标：

（1）了解二阶和三阶行列式和排列的基本概念；

（2）熟悉 n 阶行列式的概念和克莱姆法则的内容；

（3）掌握行列式的性质、行列式按行(列)展开的计算方法。

主要知识单元 2 几何空间

1．教学内容：

（1）向量的基本概念；

（2）向量的数量积、向量积和混合积；

（3）空间直角坐标系；

（4）常见曲面、空间区域的简图。


（1）向量的数量积、向量积和混合积的概念与坐标表示；

（2）曲面及其方程、曲线及其方程的认识、空间区域简图的画法。

3．教学目标：

（1）了解向量的概念、线性运算及线性关系；

（2）理解曲面、曲线及方程的概念；

（3）掌握向量的数量积、向量积和混合积的坐标表示，掌握空间直线和常见曲面方程的建立

方法，空间区域简图的画法。

主要知识单元 3 矩阵

1．教学内容：

（1）矩阵的基本概念；

（2）矩阵的初等变换及初等矩阵；

（3）逆矩阵和矩阵的秩。


（1）矩阵的初等变换与初等矩阵的概念；

（2）逆矩阵和矩阵秩的求法。

3．教学目标：

（1）了解矩阵的基本概念和矩阵的分块；

（2）理解几种特殊的矩阵和和矩阵的行列式；

（3）掌握矩阵的初等变换与初等矩阵的概念，掌握可逆矩阵的概念、性质及逆矩阵的求法，

掌握矩阵秩的概念及求法。

主要知识单元 4 线性方程组

1．教学内容：

（1）n 维向量空间、向量组的线性相关性、向量组的秩；

（2）线性方程组解的结构。


（1）向量组的线性相关性、向量组的秩；

（2）线性方程组解的结构。

3．教学目标：

（1）了解线性方程组的基本概念，n维向量空间的基本概念，向量空间的维数和基的概念；

（2）理解消元法解线性方程组，线性组合的概念，熟悉矩阵的秩和向量组的秩的关系；

（3）掌握向量组的线性相关性的概念，掌握向量组的极大线性无关组的概念，掌握线性方程

组解的求法。


课程考核采取平时考核成绩（考勤、作业、课堂表现）和课程结业考试相结合的方式综合评

定。


考试；笔试；闭卷。


课程总评成绩＝平时考核成绩×30％＋课程结业考试×70％。


平时考核类型考勤作业课堂表现总计

权重（％） 30 50 20 100


试题类型填空题选择题计算题简答题总计

权重（％） 24 18 40 18 100

五、推荐教材、参考书

1．教材：

（1）曾令淮，段辉明，李玲。高等代数与解析几何。北京：清华大学出版社出版，2014.8

（2）孟道骥。高等代数与解析几何。北京：科学出版社，2010

（3）陈志杰。高等代数与解析几何。北京：高等教育出版社，海德堡：施普林格出版社，

2000.6

2．参考书：

（1）北京大学数学系几何与代数教研室前代数小组。高等代数。北京：高等教育出版社，

2003

（2）俞正光，于永乐等。线性代数与解析几何。北京：清华大学出版社，1998.5

http://baike.baidu.com/item/%E6%9B%BE%E4%BB%A4%E6%B7%AE

17

（3）吕林根，许子道。解析几何。北京：高等教育出版社，2006.5

（4）吴坚，毕守东等。高等代数。北京：中国农业出版社，2013.1

《高等代数与解析几何Ⅱ》课程教学大纲


课程编码： 1450940 课程中文名称：高等代数与解析几何

课程英文名称： Higher Algebra and Analytic Geometry



讲课学时/学分： 56 学时/3.5学分

实验学时/学分： 8 学时/0.5学分




先修课程：初等数学、高等代数与解析几何Ⅰ

主撰人：朱艳霞主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 15日



《高等代数与解析几何》是各类数学专业必修的三门基础理论课之一，具有很强的理论性和

逻辑性其基本概念和基本理论是学习其它专业基础课及专业课所必需的数学基础。本课程基本内

容包括特征值与特征向量、二次型理论、多项式理论、线性空间和线性变换理论。本课程利用几

何直观方法，把抽象的问题形象化，结合直观的形象使学生对线性空间及其上的线性变换等抽象

内容加以学习和理解。作为基础理论课，本课程须在大学第二学期开设，后续可开设相关专业课。



——了解该课程的发展简史、高等代数与解析几何的关系。

——熟悉特征值与特征向量、二次型、线性空间及线性变换等方面的基本概念、基本理论。

——掌握特征值与特征向量、二次型、线性空间及线性变换的基本运算方法及证明技能，为

学习后继课程和进一步获取数学知识奠定必要的数学基础。以理论教学为基础，帮助学生理解概

念，发现研究思路，培养学生抽象思维能力、分析问题的能力，使学生养成科学的思维品质。




章次主要知识单元课时分配

理论实验小计

19

第五章特征值与特征向量 10 2 12

第六章二次型 10 2 12

第七章多项式 14 2 16

第八章线性空间 12 2 14

第九章线性变换 10 10

合计 56 8 64


主要知识点 5 特征值和特征向量

1．教学内容：

（1）n 维向量的内积；

（2）矩阵的特征值与特征向量；

（3）矩阵的相似对角化。


（1）矩阵的特征值与特征向量的求法；

（2）矩阵相似对角化条件和矩阵相似对角化的方法。

3．教学目标：

（1）了解内积及标准正交基的概念，相似矩阵的概念；

（2）理解正交矩阵和正交变换的性质，相似矩阵的性质；

（3）掌握特征值与特征向量求法，掌握矩阵相似对角化的条件及将矩阵相似对角化的方法。

主要知识点 6 二次型

1．教学内容：

（1）二次型的基本概念；

（2）二次型的标准形和规范形；

（3）正定二次型；

（4）二次曲面一般方程的讨论。


（1）二次型化为标准形和规范形的方法；

（2）判断二次型的正定性；

（3）二次曲面一般方程化为标准方程的方法。

3．教学目标：

（1）了解二次型的基本概念；

（2）理解二次曲面一般方程化为标准方程的方法；

（3）掌握二次型化为标准形和规范形的方法，掌握二次型正定性的判定方法。

主要知识点 7 多项式

1．教学内容：

（1）数域、一元多项式的概念与运算；

（2）多项式的整除、最大公因式；

（3）多项式的因式分解、多项式函数的根；

（4）复数域与实数域上多项式的因式分解、有理数域上的多项式的因式分解。


（1）最大公因式的求法，多项式的因式分解定理；

（2）复数域与实数域上多项式的因式分解。

3．教学目标：

（1）了解数域、一元多项式的概念与运算，有理数域上多项式的因式分解；

（2）理解多项式整除的概念，多项式的因式分解定理，多项式函数根的求法；

（3）掌握最大公因式的相关概念及最大公因式的求法，掌握复数域与实数域上多项式的因式

分解定理。

主要知识点 8 线性空间

1．教学内容：

（1）集合的映射、线性空间的定义和性质；

（2）线性空间基与坐标、基变换与坐标变换；

（3）子空间的交与和、直和；

（4）线性空间的同构。


（1）线性空间的基变换与坐标变换；

（2）线性子空间的交与和、直和。

3．教学目标：

（1）了解映射的概念及其运算，线性空间的同构；

（2）理解线性空间的概念与性质，线性空间基、坐标与维数的概念及维数定理；

（3）掌握线性空间的基变换和坐标变换公式，掌握子空间的交与和直和的相关概念。

主要知识点 9 线性变换

1．教学内容：

（1）线性变换的定义及性质；

（2）线性变换的运算、线性变换的矩阵；

（3）线性变换的特征值与特征向量、线性变换的对角化；

（4）线性变换的值域与核；

（5）不变子空间。


（1）线性变换的性质，线性变换的矩阵；

（2）线性变换的特征值与特征向量；

（3）线性变换的值域与核，不变子空间。

3．教学目标：

（1）了解线性变换对角化的概念；

（2）理解线性变换的定义及性质，线性变换的运算；

（3）掌握线性变换矩阵的相关概念，掌握线性变换的特征值和特征向量的概念与求法，掌握

线性变换的值域与核、不变子空间的概念。





1 特征值与特征向量计算机 60

2 二次型计算机 60

3 多项式计算机 60

21

4 线性空间计算机 60


表 3 实验项目


1 特征值与特征向量

利用 Matlab 软件求矩阵的特征值与特征向量

（1）了解 Matlab 软件在高等代数与解析几何中的应用；（2）熟悉利用 Matlab 对矩阵进行运算，熟悉利用 Matlab 求矩阵的特征值与特征向量的方法

2 二次型利用 Matlab 软件将二次型化为标准形，判定二次型的正定性

掌握利用 Matlab 软件将二次型化为标准形，判定二次型的正定性的方法

3 多项式利用 Matlab 求多项式的最大公因式，求多项式的根，进行因式分解

（1）熟悉利用 Matlab 求多项式的最大公因式，进行因式分解的方法（2））求多项式的根的方法

4 线性空间利用 Matlab 求线性空间的标准正交基

熟悉利用 Matlab 求线性空间的标准正交基






课程考核采取平时考核成绩（考勤、作业、课堂表现）和课程结业考试相结合的方式综合评

定。







权重（％） 33 50 17 100


试题类型填空题选择题计算题简答题总计

权重（％） 24 18 40 18 100

六、推荐教材、参考书

1．教材：

（1）曾令淮，段辉明，李玲。高等代数与解析几何。北京：清华大学出版社出版，2014.8

（2）孟道骥。高等代数与解析几何。北京：科学出版社，2010

（3）陈志杰。高等代数与解析几何。北京：高等教育出版社，海德堡：施普林格出版社，

2000.6

2．参考书：

（1）北京大学数学系几何与代数教研室前代数小组。高等代数。北京：高等教育出版社，

2003

http://baike.baidu.com/item/%E6%9B%BE%E4%BB%A4%E6%B7%AE

（2）俞正光，于永乐等。线性代数与解析几何。北京：清华大学出版社，1998.5

（3）吕林根，许子道。解析几何。北京：高等教育出版社，2006.5

（4）吴坚，毕守东等。高等代数。北京：中国农业出版社，2013.1

23

《市场调查与分析》课程教学大纲


课程编码： 1483520 课程中文名称：市场调查与分析

课程英文名称： Market Research and Analysis

课程类别：专业教育课程性质：核心课程







先修课程：无

主撰人：王海龙主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 5 日



市场调查作为企业获得市场信息的主要工具和改善营销状况的基础手段，是随着市场经济的

不断发展和完善而发展起来的，通过科学的调查方法，掌握准确的市场信息，已经成为企业提高

决策能力、提高管理水平，合理整合企业内外资源，从而提升企业整体竞争力的关键因素，目前，

随着我国社会主义市场经济体系的逐步建立，市场规则的逐步完善，以及加入 WTO 等大的外部

环境影响，市场竞争将日趋加剧，企业必将面临更加巨大的生存压力，因此了解、掌握市场调查

的基本知识，搞好市场调查工作，从而提高我国企业的营销水平和市场竞争能力是十分重要的。



——了解市场调查的基本理论。

——熟悉该课程的各种调查方法，结合各自的工作实际，边学习，边操作，用理论指导实践。

——掌握市场调查的基本方法。




章次或序号


理论小计

第一章市场调查概论 6 6

第二章二手资料的收集 6 6

第三章定性调查 4 4

第四章访谈调查 4 4

第五章观察与实验 6 6

第六章问卷设计 6 6

合计 32 32



主要知识单元 1 市场调查概论

1．教学内容：调查的涵义；市场调查的内容；调查对营销管理的重要性；市场调查的程序。


（1）确定调查项目；

（2）问卷设计。

3．教学目标：

（1）了解市场调查的涵义；

（2）理解市场调查的内容；

（3）掌握市场调查的程序。

主要知识单元 2 二手资料的收集

1．教学内容：二手资料的特点；内部二手资料；外部二手资料。


（1）二手资料的特点。

3．教学目标：

（1）了解原始资料是为了解决特定问题而专门收集的访谈资料；

（2）理解资料收集方法；

（3）掌握访谈资料、观察资料、实验资料或其他调查资料的不同区别。

主要知识单元 3 定性调查

1．教学内容：定性调查的涵义；座谈会的实施；深入访谈的实施


（1）定性调查的涵义；

（2）编制讨论指南。

3．教学目标：

（1）了解消费者的态度、感觉、动机、反应；

（2）理解定性调查的优点；

（3）掌握可以有效配合定量调查的辅助工作。

主要知识单元 4 访谈调查

1．教学内容：定性调查的涵义；座谈会的实施；深入访谈的实施。


（1）定性调查的涵义；

（2）编制讨论指南。

3．教学目标：

（1）了解消费者的态度、感觉、动机、反应；

（2）理解定性调查的优点；

25

（3）掌握可以有效配合定量调查的辅助工作。

主要知识单元 5 观察与实验

1．教学内容：使用观察法的必要条件；观察法的局限性；实验法；访谈调查。


（1）观察法的局限性表现；

（2）访谈技巧。

3．教学目标：

（1）了解如何具体访谈；

（2）理解观察法的局限性；

（3）掌握访谈技巧。

主要知识单元 6 问卷设计

1．教学内容：什么是问卷；问卷的基本结构；问卷设计。


（1）问卷中的问题设计；

（2）敏感性问题。

3．教学目标：

（1）了解问卷的核心问题；

（2）理解问卷的基本结构构成；

（3）掌握问卷的评估。



平时成绩与期末成绩综合考察，期末采取闭卷考试考核。


课程总评成绩＝平时成绩 30%+期末成绩 70%。


平时考核类型课堂表现作业、实验上课出勤合计

权重（％） 17 50 33 100


试题类型单项选择填空计算合计

权重（％） 15 15 70 100

五、推荐教材、参考书及网络资源

1．教材：

国家统计局培训学院组织编写的《市场调查》

2．参考书：

国家统计局培训学院组织编写的《市场调查学习指导》

《概率论》课程教学大纲


课程编码： 1450435 课程中文名称：概率论

课程英文名称： Probability Theory


总学时/学分： 56 学时/3.5学分






先修课程：数学分析

主撰人：苏金梅主审人：王海龙制定时间： 2017 年 6 月 8 日



概率论应用统计学专业的核心课程，主要研究随机现象中的数量规律性。随机现象在自然界

和人类生活中无处不在，随着人类社会的进步，科学技术的发展，经济全球化的日益快速进程，

概率论在众多领域内扮演者越来越重要的角色取得越来越广泛的应用。主要内容包括：概率论的

概念、随机事件及其运算、事件概率的几种定义、古典概型概率计算、概率的性质、条件概率、

随机变量及其概率分布、多维随机变量及其分布、随机变量的特征数、条件分布与条件期望、大

数定律和中心极限定理等。先修课程：数学分析。



——了解该课程的随机现象、随机变量等基本概念及其在概率论中的处理方法及运用，了解

几个重要的大数定律和中心极限定理，进而为后续的统计课程奠定基础。

——熟悉该课程的常见分布的分布及其性质，特征数及其运算性质。

——掌握该课程的重要公式。




章次或序号


理论习题小计

27

第一章随机事件及其概率 10 2 12

第二章随机变量及其概率分布 20 4 24

第三章多维随机变量 18 2 20

合计 48 8 56



主要知识单元 1 随机事件及其概率

1．教学内容：概率论的基本概念；事件间的关系与运算；事件的概率；古典概型、几何概型

概率的计算；概率的性质；事件及试验的独立性；n 重伯努利试验；条件概率；全概率公式和贝

叶斯公式。


（1）随机事件、事件概率等概念的理解；

（2）概率的性质。

3．教学目标：

（1）了解概率的公理化定义和频率的稳定性的意义，试验独立性的概念，条件概率的性质；

（2）理解随机现象、基本空间、随机事件、条件概率等概念；

（3）掌握事件的运算，概率的古典方法，概率的性质，全概率公式和贝叶斯公式。

主要知识单元 2 随机变量及其概率分布

1．教学内容：随机变量概念，随机变量的分布函数，事件的概率，离散型随机变量的分布列，

离散型随机变量的数学期望，离散型常见分布，连续型随机变量的密度函数与分布函数，连续型

随机变量的数学期望，连续型随机变量的常见分布，随机变量函数的分布及数学期望，随机变量

的方差，切比雪夫不等式，大数定律，随机变量的其他特征数。


（1）随机变量的概念及其分布函数；

（2）连续型随机变量函数的分布。

3．教学目标：

（1）了解切比雪夫不等式；大数定律；随机变量的其他特征数；

（2）理解随机变量、数学期望、方差等概念；

（3）掌握分布函数的定义；分布律和概率密度函数的定义；数学期望和方差等的运算性质；

所有常见分布的定义、特征数。

主要知识单元 3 多维随机变量

1．教学内容：多维随机变量概念及其联合分布函数；多维离散型随机变量及其联合分布列、

边缘分布；多维连续型随机变量及其联合密度函数、边缘分布；随机变量的独立性；多维随机变

量函数的分布；多维随机变量函数的数学期望及其性质；协方差、相关系数；条件分布与条件期

望；中心极限定理。


（1）多维随机变量的联合分布；

（2）随机变量的独立性；多维随机变量函数的数学期望的理解和计算。

3．教学目标：

（1）了解条件分布和条件期望；二项分布的正态近似；数学期望和方差的进一步性质；

（2）理解随机变量的独立性概念；

（3）掌握多维随机变量的联合分布；常见多维随机变量函数的分布；协方差和相关系数。



平时成绩与期末成绩综合考察。期末采取闭卷考试。




平时考核类型课堂表现作业上课出勤合计

权重（％） 17 50 33 100


试题类型单项选择填空判断计算证明或综合合计

权重（％） 10 10 10 60 10 100


1．教材：

茆诗松，周纪芗。概率论与数理统计。北京：中国统计出版社，2007（第三版）

2．参考书：

（1）苏淳。概率论。北京：科学出版社，2004

（2）复旦大学。概率论。北京：人民教育出版社，1979

《常微分方程》课程教学大纲


课程编码： 1450640 课程中文名称：常微分方程

课程英文名称： Ordinary Differential Equation

课程类别：专业基础教育课程性质：核心课程






适用专业及类型：应用统计专业（复合应用型）

先修课程：数学分析、高等代数、解析几何

主撰人：霍冉主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 15日



常微分方程是我校应用统计专业本科生的一门专业基础核心课。常微分方程课程就是用微积

分的思想，结合线性代数，解析几何和普通物理学的知识，来解决数学理论本身和其它学科中出

现的若干最重要也是最基本的微分方程问题，使学生学会和掌握常微分方程的基础理论和方法，

为他们学习后续课程打下基础。



——了解该课程的发展简史、主要应用和基本概念。

——熟悉该课程的各种微分方程的解法；线性方程解的结构，非线性方程的稳定性等。

——掌握该课程的基本原理和方法，进而培养学生分析和解决实际问题的能力。通过学生作

题，提高解题技巧，帮助学生进一步加深对所学内容的理解，巩固所学知识。




章次或序号


理论实验习题讨论小计

第一章微分方程的基本概念 2 0 0 0 2

第二章一阶微分方程的初等解法 12 0 2 0 14

第三章一阶微分方程的解的存在定理 8 0 0 2 10

第四章高阶微分方程 12 0 2 0 14

第五章线性微分方程组 14 0 2 0 16

第六章非线性微分方程和稳定性 6 0 0 2 8

合计 54 0 6 4 64



主要知识单元 1 绪论

1．教学内容：

（1）微分方程的数学物理模型；

（2）微分方程的来源；

（3）微分方程的基本概念。


（1）微分方程的基本概念；

（2）微分方程的来源与发展历史。

3．教学目标：

（1）了解微分方程的数学物理模型；

（2）理解微分方程的定义；

（3）掌握线性、非线性微分方程、微分方程的解、通解、特解等基本概念。

主要知识单元 2 一阶微分方程初等积分法

1．教学内容：

（1）变量分离方程与变量变换法；

（2）线性方程与常数变易法；

（3）恰当方程与积分因子法；

（4）一阶隐式方程与参数表示。


（1）一阶微分方程的初等解法；

（2）一阶线性微分方程的常数变易法，伯努利方程；

（3）恰当方程与积分因子。

3．教学目标：

（1）了解一阶隐式方程的解；

（2）理解微分方程的初等解法变量分离与变量变换法；

（3）掌握一阶线性方程的常数变易法，与恰当方程与积分因子法。

主要知识单元 3 一阶微分方程的解的存在定理

1．教学内容：

（1）存在与唯一性定理与逐步逼近法；

（2）解的延拓；

（3）解对初值的连续性和可微性定理。


（1）解的存在与唯一性定理，解的延拓性定理；

（2）解对初值的连续性和可微性定理。

3．教学目标：

（1）了解解的延拓及解对初值的可微性定理；

（2）理解解对初值的连续性定理；

（3）掌握解的存在与唯一性定理与解的延拓定理。

主要知识单元 4 高阶微分方程

1．教学内容：

（1）n 阶线性微分方程的一般理论；

（2）n 阶常系数线性齐次微分方程解法；

（3）高阶方程的降阶和幂级数解法。


（1）线性方程解的结构；

（2）常系数线性方程的解法，常数变易公式，欧拉方程；

（3）高阶微分方程的降阶。

3．教学目标：

（1）了解 n 阶线性微分方程解的存在唯一性定理；

（2）理解解的结构性定理；

（3）掌握 n 阶常系数线性方程的解法与常数变易法。

主要知识单元 5 线性微分方程组

1．教学内容：

（1）存在唯一性定理；

（2）线性微分方程组的一般理论；

（3）常系数线性微分方程组


（1）线性方程组的解基本定理；

（2）常系数线性方程组的解法。基解矩阵的计算公式。

3．教学目标：

（1）了解线性方程组解的存在唯一性定理；

（2）理解解的结构性定理；

（3）掌握常系数线性方程组的解法与常数变易法。

主要知识单元 6 非线性微分方程和稳定性

1．教学内容：

（1）稳定性

（2）李雅普诺夫第二方法


（1）相平面与稳定性的定义；

（2）线性近似决定稳定性与代数判据；

（3）李雅普诺夫 V函数法。

3．教学目标：

（1）了解稳定性及相平面的定义；

（2）理解线性近似决定稳定性与代数判据；

（3）掌握李雅普诺夫 V函数法。







平时考核类型作业上课出勤课堂表现合计

权重（％） 50 33 17 100


试题类型填空计算证明或综合合计

权重（％） 30 40 30 100


1．教材：

王高雄。常微分方程。北京：高等教育出版社，2006.7（第三版）

2．参考书：

斯力更。常微分方程讲义。内蒙古：内蒙古教育出版社，1988

《数理统计》课程教学大纲


课程编码： 1450550 课程中文名称：概率论

课程英文名称： Probability Theory








先修课程：数学分析、概率论

主撰人：苏金梅主审人：孙鹏哲制定时间： 2017 年 6 月 8 日



在应用统计学专业的整个教学过程中，数理统计是一门贯穿全学程的非常重要的专业基础课。

通过本课程的教学，使学生掌握数理统计的概念、基本理论和方法。学习怎样有效地收集、整理

和分析带有随机性的数据，作出推断或预测；还要学习通过寻找隐藏在数据中的统计规律性对可

能做出的决策提供依据和建议。主要内容包括：数理统计的基本概念、统计量与抽样分布、次序

统计量及其分布、矩估计、极大似然估计、点估计的评价标准、区间估计、比率 p 的置信区间、

假设检验、成对数据比较、比率 p检验、泊松分布参数检验、检验的 p 值、2 拟合优度检验、列

联表的独立性检验、正态性检验、单因子方差分析、多重比较、方差齐性检验、一元线性回归、

显著性检验、预测、可化为线性回归的非线性回归等。



——了解该课程的统计量及其分布、性质，参数估计的枢轴量法，假设检验的思想、步骤，

方差分析的前提、目的和实质，回归分析的模型。

——熟悉该课程的四大分布及其分位数，整理数据的方法等。

——掌握该课程的抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等方法。




章次或主要知识单元学时分配

序号理论实验习题讨论小计

第一章统计量及其分布 8 2 2 12

第二章参数估计 16 2 2 20

第三章假设检验 20 2 2 2 26

第四章方差分析和回归分析 14 2 2 4 22

合计 58 8 8 6 80



主要知识单元 1 统计量及其分布

1．教学内容：总体与样本，数据整理，统计量与抽样分布，次序统计量及其分布。


（1）统计量；

（2）抽样分布。

3．教学目标：

（1）了解数理统计的基本概念，数据整理的意义和方法；

（2）理解统计量、次序统计量的概念；

（3）掌握基于正态总体下的抽样分布定理。

主要知识单元 2 参数估计

1．教学内容：点估计的概念，矩估计，极大似然估计，顺序统计量估计，点估计优劣的评价

标准，置信区间的概念，枢轴量法、正态总体参数的置信区间，比率 p的置信区间。


（1）极大似然估计；

（2）点估计优劣的评价标准；

（3）正态总体参数的置信区间。

3．教学目标：

（1）了解点估计和区间估计的概念，顺序统计量估计；

（2）理解枢轴量法；

（3）掌握点估计优劣的评价标准，正态总体参数的置信区间。

主要知识单元 3 假设检验

1．教学内容：假设检验的概念与步骤，正态总体参数的假设检验，样本容量的确定，成对数

据的比较，比率 p检验，泊松分布参数的检验，检验的 p值、2 拟合优度检验、列联表的独立

性检验、正态性检验。


（1）假设检验的概念与步骤；

（2）正态总体参数的假设检验。

3．教学目标：

（1）了解假设检验的概念与步骤，检验的 p值，成对数据的比较，正态性检验；

（2）理解假设检验的思想；

（3）掌握正态总体参数的假设检验。

主要知识单元 4 方差分析和回归分析

1．教学内容：单因子方差分析的模型，检验方法，参数估计，重复数相同的方差分析，多重

比较，方差齐性检验，一元线性回归模型，回归系数的最小二乘估计，最小二乘估计的性质，回

归方程的显著性检验，利用回归方程作预测，可化为一元线性回归的非线性回归。


（1）单因子方差分析的检验方法，多重比较；

（2）回归方程的显著性检验。

3．教学目标：

（1）了解单因子方差分析的目的、实质；一元线性回归的目的、步骤；

（2）理解单因子方差分析的思想，最小二乘估计的性质；

（3）掌握单因子方差分析的检验方法，一元线性回归方程的显著性检验方法。





1 描述性统计计算机 60

2 参数估计计算机 60

3 假设检验计算机 60

4 方差分析和回归分析计算机 60




1 描述性统计

Excel常用统计函数 Excel常用功能数据整理作图数学公式编辑器的使用

（1）了解 Excel常用功能（2）熟悉 Excel常用统计函数（3）掌握数学公式编辑器的使用

2 参数估计利用 Excel相关统计函数，用数学公式编辑器完成电子作业

（1）了解电子作业的格式（2）熟悉参数估计的步骤（3）掌握参数估计的方法

3 假设检验利用 Excel作假设检验，用数学公式编辑器完成电子作业

（1）了解 Excel作假设检验的功能（2）熟悉假设检验的步骤（3）掌握假设检验的方法

4 方差分析和回归分析

利用 Excel作方差分析和回归分析，用数学公式编辑器完成电子作业

（1）了解 Excel作方差分析和回归分析的功能（2）熟悉方差分析和回归分析的步骤（3）掌握方差分析和回归分析的方法











平时考核类型课堂表现作业、实

验上课出勤报告、课程论文合计

权重（％） 17 20 33 30 100



权重（％） 10 10 10 60 10 100

六、推荐教材、参考书及网络资源

1．教材：

茆诗松，周纪芗。概率论与数理统计。北京：中国统计出版社，2007（第三版）

2．参考书：

（1）浙江大学。概率论与数理统计。北京：高等教育出版社，2004

（2）复旦大学。数理统计。北京：人民教育出版社，1979

《抽样调查》课程教学大纲


课程编码： 1453230 课程中文名称：抽样调查

课程英文名称： Sample Survey








先修课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计

主撰人：刘媛媛主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 15日



抽样调查是应用统计学专业的必修课，是一门具有较强的理论性和应用性的课程。为适应时

代和社会的需求，需要培养大批专业的具有抽样调查技能的统计人才，因此各大高校的统计专业

和经济管理类专业均开设了这门课程。本课程主要是介绍抽样调查的基本概念、几种基本的抽样

方法、抽样调查的步骤与设计流程。通过学习使学生系统地掌握抽样调查的理论知识和几种基本

的抽样方法，培养学生初步具有能结合实际情况对具体项目进行抽样调查和对所获得数据进行处

理和分析的能力。本课程须安排在《数学分析》、《高等代数》、《概率论》与《数理统计》课

程之后开设，后续可开设《多元统计分析》等与数据分析相关的统计课程。



——了解该课程的发展简史、主要应用和基本概念。

——理解该课程的各种抽样方法和估计方法。关键知识点是熟知各种抽样方法适用的场合和

实施步骤，熟记各方法下总体目标量的估计，估计量的方差与方差估计的推导式。

——掌握抽样调查的理论知识，使学生能够结合实际问题进行抽样方案设计、问卷设计及对

所获数据进行处理和分析的能力。





理论习题讨论小计

第一章设计问卷、市场调查的实施 4 4

第二章概论 2 2

第三章基本概念 4 4

第四章简单随机抽样 11 1 12

第五章分层随机抽样 11 1 12

第六章比估计与回归估计 9 1 10

第七章案例分析 3 1 4

合计 44 3 1 48


主要知识单元 1 设计问卷、市场调查的实施

1．教学内容：

（1）如何设计问卷；

（2）如何将问卷中的定性问题数量化；

（3）市场调查实施的流程。


（1）设计一份高质量的问卷；

（2）问卷回收后的数据整理。

3．教学目标：

（1）了解市场调查的实施流程；

（2）理解如何根据调查内容设计问卷中的题目类型；

（3）掌握问卷中各类题型的数据整理。

主要知识单元 2 概论

1．教学内容：

（1）基本概念；

（2）抽样调查的作用；

（3）抽样调查与普查的关系；

（4）抽样调查的发展历史；

（5）抽样调查的主要应用。


（1）辨别非概率抽样与概率抽样；

（2）熟知抽样调查的作用；

（3）熟知抽样调查与普查的关系。

3．教学目标：

（1）了解抽样调查的发展历史及主要应用；

（2）理解基本概念；

（3）掌握抽样调查的作用及抽样调查与普查的关系。

主要知识单元 3 基本概念

1．教学内容：

（1）介绍总体、样本等基本概念；

（2）介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶抽样、系统抽样、不等概率抽样的抽样

方法；

（3）误差与精度的表示方法。


（1）各种抽样方法的适用场合；

（2）误差与精度的表示方法。

3．教学目标：

（1）了解总体、样本等基本概念；

（2）理解各种抽样方法及其适用场合；

（3）掌握抽样调查的误差来源，误差与精度的表示方法。

主要知识单元 4 简单随机抽样

1．教学内容：


（2）简单随机抽样下总体均值、总体总量、总体比例估计量的方差估计；

（3）样本量的确定；

（4）介绍放回简单随机抽样。


（1）简单随机抽样下总体均值、总体总量、总体比例估计量的方差估计式的推导过程；

（2）样本量确定式的推导过程。

3．教学目标：

（1）了解简单随机抽样的定义；

（2）理解放回简单随机抽样的适用场合和实施过程；

（3）掌握简单随机抽样下总体均值、总体总量、总体比例估计量的方差估计和样本量的确定。

主要知识单元 5 分层随机抽样

1．教学内容：

（1）介绍分层随机抽样的定义；

（2）分层随机抽样下总体均值、总体总量、总体比例估计量的方差估计；

（3）各层样本量的分配及样本总量的确定；分层随机抽样效果分析。


（1）分层随机抽样下总体均值、总体总量、总体比例估计量的方差估计的推导过程；

（2）各层样本量的分配及样本总量的确定式的推导过程。

3．教学目标：

（1）了解分层随机抽样的定义；

（2）理解分层随机抽样的特点和适用场合；

（3）掌握分层随机抽样下总体均值、总体总量、总体比例估计量的方差估计；掌握各层样本

量的分配及样本总量的确定。

主要知识单元 6 比估计与回归估计

1．教学内容：


（2）总体均值的比估计量、回归估计量、分别比估计量、联合比估计量、分别回归估计量、

联合回归估计量的方差估计及各种估计方法间的效率比较和使用条件。


总体均值的比估计量、回归估计量、分别比估计量、联合比估计量、分别回归估计量、联合

回归估计量的方差估计式。

3．教学目标：

（1）了解基本概念；

（2）理解各种估计方法间的效率比较和使用条件；

（3）掌握总体均值的比估计量、回归估计量、分别比估计量、联合比估计量、分别回归估计

量、联合回归估计量的方差估计。

主要知识单元 7 案例分析

1．教学内容：

抽样调查的案例分析。


结合实际问题进行抽样方案设计及对所获数据进行处理和分析。

3．教学目标：

了解抽样调查的方案设计，调查的具体实施过程，数据的处理和分析。


课程考核成绩采取平时考核成绩（考勤、作业、课堂表现）和课程结业考试相结合的方式综

合评定。作业包括问卷设计和各种抽样方法、估计方法在实际问题中的计算。







权重（％） 33 50 17 100


试题类型填空题选择题（单选）选择题（多

选）简答题计算题合计

权重（％） 24 10 10 30 26 100


1．教材：

（1）冯士雍，施锡铨。抽样调查—理论、方法与实践。上海：上海科学技术出版社，1996

（2）金勇进，杜子芳，蒋妍。抽样技术。北京：中国人民大学出版社，2015.7（第四版）

（3）冯士雍，倪加勋，邹国华。抽样调查理论与方法。北京：中国统计出版社，2012.9

2．参考书：

（1）孙山泽。抽样调查。北京：北京大学出版社，2015.11

（2）金勇进。抽样调查。北京：高等教育出版社，2015.5

（3）罗纳德，扎加，约翰尼，布莱尔。抽样调查设计导论。重庆：重庆大学出版社，2017

《多元统计分析》课程教学大纲


课程编码： 1450860 课程中文名称：多元统计分析

课程英文名称： Multivariate Statistical

Analysis

课程类别：专业基础教育课程性质：核心课程







先修课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计

主撰人：孙鹏哲主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 14日



《多元统计分析》是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律的一门统计学科。

它的重要基础之一是多元正态分析。20世纪 30 年代，R.A.费希尔，H.霍特林，许宝碌以及 S.N.罗

伊等人作出了一系列奠基性的工作，使多元统计分析在理论上得到迅速发展。50 年代中期，随着

电子计算机的发展和普及，多元统计分析在地质、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等许

多领域得到了广泛的应用，同时也促进了理论的发展。各种统计软件包如 SAS，SPSS，R 等，使

实际工作者利用多元统计分析方法解决实际问题更简单方便。重要的多元统计分析方法有：多重

回归分析（简称回归分析）、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相

关分析、多元方差分析等。



——了解该课程的发展简史、相关统计软件、多元正态分布密度函数及其数字特征的解析表

达式、数字特征的基本性质以及 Wishart分布的定义和基本性质。

——熟悉 HotellingT2 和 Wilks 分布的定义及其基本性质，多元正态分布均值向量和协差阵的

假设检验，含多个正态总体均值和协差阵的假设检验。

——掌握判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、定性材

料统计分析等多元统计分析的思想、方法及 SPSS操作步骤。




章主要知识单元学时分配

理论实验习题讨论小计

第一章绪论 6 2 8

第二章多元正态分布 3 1 4

第三章多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验

9 4 1 14

第四章聚类分析 8 4 1 1 14

第五章判别分析 7 4 1 12

第六章主成分分析 5 2 1 8

第七章因子分析 8 2 1 1 12

第八章简介定性资料的统计分析 3 2 1 6

第九章对应分析 5 2 1 8

第十章典型相关分析 6 2 1 1 10

合计 60 24 8 4 96




1．教学内容：

（1）什么是多元分析；

（2）多元统计分析能解决的问题；

（3）本课程的主要安排，相关的补充知识（绝大部分是已学习过的内容）；

（4）SPSS和 R统计分析软件概述。


（1）了解多元统计分析能解决什么样的问题，SPSS 数据结构和定义方法，数据导入和保存；

（2）多元统计分析的思想。

3．教学目标：

（1）了解多元分析能解决的相关问题，相关统计软件；

（2）理解什么是多元统计分析；

（3）掌握多元统计解决问题的思路，SPSS数据结构和定义方法，数据导入和保存。

主要知识单元 2 多元正态分布

1．教学内容：

（1）复习常见的一元随机变量的概论分布及其矩的计算和特征，给出 P 维随机变量的定义，

及其概率分布的统计特性的描述；

（2）多元正态分布的定义和基本性质和参数估计；

（3）常用统计量：均值向量、协差阵、相关系数阵的计算。


（1）多元正态分布的定义、基本性质、参数估计；

（2）Wishart 分布的定义和基本性质。

3．教学目标：

（1）了解多元分布函数的定义；

（2）理解大样本情况下绝大部分问题是可用多元正态分布来描述现象特征的；

（3）掌握多元正态分布密度函数及其数字特征的解析表达式、Wishart 分布的定义和基本性

质。

主要知识单元 3 多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验

1．教学内容：

（1）Hotelling T2和 Wilks 的定义及其基本性质；

（2）对照一元正态分布均值和方差的假设检验；

（3）多元正态分布均值向量和协差阵的假设检验，特别是一个和两个多元正态总体的均值向

量的检验（包括协差阵已知和协差阵未知的情形），相应的检验统计量；

（4）独立样本 t检验和配对样本 t 检验；

（5）多因素方差分析；

（6）协方差分析；

（7）计算步骤及实例。


（1）多元正态分布均值向量和协差阵的假设检验及相应的检验统计量以及 SPSS 在均值向量

和协差阵的假设检验中的应用；

（2）多因素方差分析，协方差分析。

3．教学目标：

（1）了解多因素方差分析，协方差分析的统计思想；

（2）理解 Hotelling T2和 Wilks 的定义及其基本性质，多元正态分布均值向量和协差阵的假设

检验，含多个正态总体均值和协差阵的假设检验；

（3）掌握 SPSS 在均值向量和协差阵的假设检验中的应用。

主要知识单元 4 聚类分析

1．教学内容：

（1）什么是聚类分析；

（2）距离和相似系数；

（3）八种系统聚类方法；

（4）系统聚类法的基本性质；

（5）快速聚类法；

（6）有序样品聚类分析；



（1）Q 型和 R 型聚类分析常用的距离和相似系数的定义，八种系统聚类方法的定义、会利用

统计软件 SPSS进行聚类分析；

（2）有关聚类分析的计算方法和统计思想。

3．教学目标：

（1）了解聚类分析的目的和意义及它的统计思想，变量类型的几种尺度定义；

（2）理解 8 种系统聚类方法的定义及其基本性质，快速聚类法，有序样品聚类分析，计算程

序中有关聚类分析的算法基础；

（3）掌握利用统计软件 SPSS进行聚类分析的步骤。

主要知识单元 5 判别分析

1．教学内容：

（1）什么是判别分析；

（2）距离判别法；

（3）费歇判别法；

（4）逐步判别法；

（5）贝叶斯判别分析；



（1）Fisher 判别法，Bayes判别法以及逐步判别法的思路；

（2）利用统计软件 SPSS进行聚类分析。

3．教学目标：

（1）了解判别分析的目的和意义；

（2）理解判别分析中所使用的几种判别尺度的定义和基本性质，包括距离判别法，Fisher 判

别法，Bayes 判别法以及逐步判别法的思路；

（3）掌握 SPSS 进行聚类分析的步骤。

主要知识单元 6 主成分分析

1．教学内容：

（1）什么是主成分分析及其基本性质；

（2）主成分分析的数学模型及几何解释；

（3）主成分的推导及性质；


2．重点或难点

（1）主成分的推导及性质；

（2）利用统计软件 SPSS进行主成分分析。

3．教学目标：

（1）了解主成分分析的目的和意义；

（2）理解计算程序中有关主成分分析的算法基础；

（3）掌握利用统计软件 SPSS进行主成分分析的步骤。

主要知识单元 7 因子分析

1．教学内容：

（1）什么是因子分析；

（2）因子分析的数学模型；

（3）因子载荷阵的估计方法；

（4）因子旋转；

（5）因子得分；



（1）因子分析的数学模型的因子载荷阵的估计方法，因子旋转，因子得分；

（2）利用统计软件 SPSS进行因子分析的步骤。

3．教学目标：

（1）了解因子分析的目的；

（2）理解因子分析的基本思想、数学模型，因子载荷阵的估计方法；

（3）掌握计算程序中有关因子分析的算法基础，利用统计软件 SPSS进行因子分析的步骤。

主要知识单元 8 简介定性资料的统计分析

1．教学内容：

（1）定性变量数量化；

（2）列联表；

（3）计算步骤及实例


（1）列联表定义；

（2）利用软件对列联表进行统计分析。

3．教学目标：

（1）了解定性资料数量化的几种统计分析方法；

（2）理解定性资料数量化的几种统计分析方法的思想；

（3）掌握列联表定义。

主要知识单元 9 对应分析

1．教学内容：

（1）什么是对应分析及其基本思想；

（2）对应分析方法的原理；



（1）对应分析方法的原理；

（2）利用统计软件 SPSS进行对应分析步骤。

3．教学目标：

（1）了解对应分析的目的和基本思想；

（2）理解对应分析方法的基本原理；

（3）掌握 SPSS 进行对应分析的步骤。

主要知识单元 10 典型相关分析

1．教学内容：

（1）什么是典型相关分析及其基本思想；

（2）典型相关分析的数学描述；

（3）总体的典型相关系数和典型变量；

（4）样本的典型相关系数和典型变量；

（5）典型相关系数的显著性检验；



（1）典型相关分析的数学描述；

（2）利用统计软件 SPSS进行典型相关分析的步骤。

3．教学目标：

（1）了解典型相关分析的目的和基本思想；

（2）理解总体和样本的典型相关系数以及典型变量，典型相关系数的假设检验；

（3）掌握利用统计软件 SPSS进行典型相关分析的步骤。

主要知识单元 11 多重多元回归分析

1．教学内容：

（1）什么是多重多元回归分析；

（2）双重筛选逐步回归分析。


（1）多重多元回归分析；

（2）双重筛选逐步回归分析。

3．教学目标：

（1）了解多重多元回归分析的目的和基本思想；

（2）理解多重多元回归分析的数学模型；

（3）掌握多重多元回归式的求法，回归系数向量的假设检验。双重筛选逐步回归分析方法。





1 SPSS 数据文件创建和导入电脑、SPSS软件每人一台

2 独立样本 t 检验和配对样本 t检验

电脑、SPSS软件每人一台

3 多因素方差分析、协方差分析电脑、SPSS软件每人一台

4 系统聚类分析电脑、SPSS软件每人一台

5 快速聚类法、有序样品聚类分析

电脑、SPSS软件每人一台

6 距离判别法、费歇判别法电脑、SPSS软件每人一台

7 逐步判别法、贝叶斯判别分析电脑、SPSS软件每人一台

8 主成分分析电脑、SPSS软件每人一台

9 因子分析电脑、SPSS软件每人一台

10 对数线性分析电脑、SPSS软件每人一台

11 对应分析电脑、SPSS软件每人一台

12 典型相关分析电脑、SPSS软件每人一台


表 3 实验项目内容及要求

序号实验项目实验内容基本要求

1

SPSS 数据文件创建和导入

（1）SPSS软件使用基础（2）SPSS数据文件创建和导入

（1）了解 SPSS 软件三种基本使用方式

（2）熟悉 SPSS 软件数据编辑窗口和结果输出窗口

（3）掌握 SPSS 数据文件创建和导入方法

2

独立样本 t检验和配对样本 t 检验

（1）独立样本 t检验（2）配对样本 t检验

（1）了解独立样本 t检验和配对样本 t检验的基本思想和原理

（2）熟悉独立样本 t检验和配对样本 t检验方法

（3）掌握 SPSS 进行独立样本 t检验和配对样本t 检验的步骤

3 多因素方差分析、协方差分析

（1）多因素方差分析（2）协方差分析

（1）了解多因素方差分析和协方差分析的基本思想和原理


（2）熟悉多因素方差分析和协方差分析的方法

（3）掌握 SPSS 进行多因素方差分析和协方差分析的步骤

4 系统聚类分析

（1）Q 型聚类分析（2）R 型聚类分析

（1）了解系统聚类分析的基本思想和原理

（2）熟悉 Q 型聚类分析和 R型聚类分析的方法

（3）掌握 SPSS 进行 Q型聚类分析和 R 型聚类分析的步骤

5

快速聚类法、有序样品聚类分析

（1）快速聚类法（2）有序样品聚类分析

（1）了解快速聚类法和有序样品聚类分析的基本原理

（2）熟悉快速聚类法和有序样品聚类分析

（3）掌握 SPSS 进行快速聚类法和有序样品聚类分析的步骤

6 距离判别法、费歇判别法

（1）距离判别法（2）费歇判别法

（1）了解距离判别法和费歇判别法的基本思想和原理

（2）熟悉距离判别法、费歇判别法

（3）掌握 SPSS 进行距离判别法、费歇判别法的步骤

7 逐步判别法、贝叶斯判别分析

（1）逐步判别法（2）贝叶斯判别分析

（1）了解逐步判别法、贝叶斯判别分析的基本思想和原理

（2）熟悉逐步判别法、贝叶斯判别分析

（3）掌握 SPSS 进行逐步判别法、贝叶斯判别分析的步骤

8 主成分分析主成分分析

（1）了解主成分分析的基本思想和原理

（2）熟悉主成分分析方法

（3）掌握 SPSS 进行主成分分析步骤

9 因子分析因子分析

（1）了解因子分析的基本思想和原理

（2）熟悉因子分析的方法

（3）掌握 SPSS 进行因子分析步骤

10 对数线性分析

（1）饱和模型和非饱和层次模型（2）一般模型

（1）了解对数线性分析的原理

（2）熟悉对数线性分析方法

（3）掌握 SPSS 进行对数线性分析步骤

11 对应分析对应分析

（1）了解对应分析的原理

（2）熟悉对应分析方法

（3）掌握 SPSS 进行对应分析步骤

12 典型相关分析

典型相关分析

（1）了解典型相关分析的基本思想和原理

（2）熟悉典型相关分析方法

（3）掌握 SPSS 进行典型相关分析步骤


填写实验报告的基本要求，应包括：实验名称、实验目的、准备知识、实验内容、实验步骤、

实验结果与分析、实验总结。


1．考核方式：实验报告。

2．成绩评定：实验总评成绩＝实验报告平均成绩。



考试；笔试；闭卷；课程论文。




平时考核类型课堂表现作业、实验上课出勤报告、课程论文合计

权重（％） 15 50 15 20 100


试题类型填空题选择题（单选）判断）简答题计算题合计

权重（％） 20 10 10 20 40 100


(一)教材与参考书

1．教材：

（1）张尧庭，方开泰。多元统计分析引论。北京：科学出版社，1999

（2）陈上珠编。(讲义)。实用多元统计分析，1987.8

（3）于秀林，任雪松。多元统计分析。北京：中国统计出版社，1999

2．参考书：

（1）朱建平。应用多元统计分析。北京：科学出版社，2012（第二版）

（2）徐秋艳。SPSS统计分析方法及应用。北京：中国水利水电出版社，2013

（3）张文彤，闫洁。SPSS 统计分析教程。北京：高等教育出版社，2004

(二)相关网络资源

（1）内蒙古农业大学网络教学平台：http://eplat.imau.edu.cn/meol/homepage/common/

（2）中国商业统计学会：http://www.china-cssc.org/xh/index.asp

http://eplat.imau.edu.cn/meol/homepage/common/

《计量经济学》课程教学大纲


课程编码： 1456135 课程中文名称：计量经济学

课程英文名称： Econometrics




实验学时/学分： 16 学时/1 学分




先修课程：高等代数、概率论与数理统计、微观经济学

主撰人：贾子君主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 15日



计量经济学是现代各财经专业的一门重要基础课程，具有较强的理论性和应用性的课程。为

适应时代和社会的需求，需要培养大批专业的具有抽样调查技能的统计人才，因此各大高校的统

计专业和经济管理类专业均开设了这门课程。本课程的目的是通过计量经济学课程的学习使学生

对计量经济学的基本概念、理论、方法有较深刻地认识，使学生具有一定的分析与解决问题的能

力。它是在对经济现象作定性分析的基础上，探讨如何运用统计模型方法来定量描述具有随机性

特征的经济变量关系的应用经济学分支。本课程须安排在《高等代数》《概率论与数理统计》《微

观经济学》课程之后开设，后续可开设《多元统计分析》等课程。



——了解解计量经济学的基本概念、对计量经济学的理论和方法有明确地认识。

——熟悉计量经济分析工作的基本内容和工作程序；具备建立与应用计量经济模型的能力。

——掌握计量经济学的基本理论与方法，并能够建立实用的简单计量经济学应用模型。





理论习题实验小计

第一章绪论 4 4

第二章一元线性回归模型 4 2 4 10

第三章多元线性回归模型 6 2 4 12

第四章放宽基本假定的模型 10 8 18

第五章专门问题 4 4

第六章联立方程计量经济学模型理论与方法 6 2 8

合计 34 6 16 56

注 1：“学时分配”涉及的项目可以根据教学实际、学生学习情况等进行适当调整。



1．教学内容：

（1）了解计量经济学这门学科的地位、内容体系、研究方法；

（2）对建立与应用计量经济学模型的步骤和要点能够简要说明。


（1）建立计量经济学模型的步骤和要点；

（2）计量经济学在结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论中的主要应用。

3．教学目标：

（1）了解计量经济学的基本概念；

（2）掌握计量经济学的内容体系以及本课程涉及的内容；

（3）理解计量经济学是一门经济学科以及在经济学科中的地位；

（4）理解理论模型的设计、样本数据的收集、模型参数的估计、模型的检验；

（5）掌握计量经济学模型成功的三要素；

（6）了解计量经济学的应用软件；

（7）了解计量经济学在结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论中的主要应用。

主要知识单元 2 一元线性回归模型

1．教学内容：

（1）建立一元线性回归模型；

（2）对一元线性回归模型进行各级检验并利用模型进行预测。


（1）一元线性回归模型的参数估计；

（2）一元线性回归模型的统计检验；

（3）一元线性回归模型的预测问题。

3．教学目标：

（1）掌握回归分析的基本概念；

（2）理解总体回归函数、随机干扰项、样本回归函数；

（3）掌握一元线性回归模型的基本假设、参数的普通最小二乘估计、参数估计的最大似然法、

最小二乘估计量的性质、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计；

（4）掌握拟合优度检验、变量的显著性检验、参数的置信区间；

（5）掌握总体条件均值与个别值预测值的置信区间。

主要知识单元 3 多元线性回归模型

1．教学内容：

（1）建立多元线性回归模型；

（2）对多元线性回归模型进行各级检验并利用模型进行预测。


（1）多元线性回归模型的参数估计、统计检验及预测问题；

（2）非线性回归模型化为线性回归模型的方法。

3．教学目标：

（1）理解多元线性回归模型的概念与基本假定；

（2）掌握多元线性回归模型的理论与方法，包括基本假设、参数估计；

（3）理解最小二乘原理和最大似然原理以及在模型估计中的应用；

（4）掌握拟合优度检验、方程总体线性的显著性检验、变量的显著性检验、参数的置信区间；

（5）掌握 E(Y0)的置信区间与 Y0的置信区间；

（6）掌握非线性化为线性的方法并会引入模型的变换。

主要知识单元 4 放宽基本假定的计量经济学模型

1．教学内容：

（1）放宽基本假定的计量经济学模型的计量经济学检验；

（2）放宽基本假定的计量经济学模型的计量经济学检验修正。


（1）异方差性的检验与修正；

（2）序列相关性的检验与修正；

（3）多重共线性的检验与修正；

（4）随机解释变量问题的检验与修正。

3．教学目标：

（1）了解异方差的类型、实际经济问题中的异方差性，序列相关性，多重共线性，随机解释

变量问题；

（2）理解异方差性的后果与概念；序列相关性概念、序列相关性的后果，多重共线性概念及

后果，随机解释变量问题、随机解释变量的后果；

（3）掌握异方差性的检验、异方差的修正，序列相关性的检验、序列相关的补救，多重共线

性的检验、克服多重共线性的方法，随机解释变量问题的检验与工具变量法。

主要知识单元 5 专门问题

1．教学内容：

（1）建立虚拟变量模型；

（2）建立滞后变量模型。


（1）虚拟变量引入的原则和方法；

（2）分布滞后模型和自回归模型及其参数估计方法。

3．教学目标：

（1）理解在模型中引入虚拟变量的背景，引入的原则和方法；

（2）了解分布滞后模型和自回归模型及其参数估计方法，了解格兰杰检验；

（3）理解在模型中引入滞后变量的背景。

主要知识单元 6 联立计量经济学模型

1．教学内容：建立联立方程计量经济学模型。


（1）联立方程计量经济学模型的若干基本概念；

（2）联立方程计量经济学模型的识别；

（3）联立方程计量经济学模型的估计。

3．教学目标：

（1）理解联立方程模型引入的经济背景；

（2）理解联立方程计量经济学模型的基本概念；

（3）理解联立方程计量经济学模型的识别；

（4）掌握联立方程计量经济学模型的识别方法；

（5）掌握狭义的工具变量法、间接最小二乘法、二阶段最小二乘法。

四、实验、实习（实训）等教学环节



序号设备名称每组应配台件

数实验项目备注

1 电脑（Eviews 软件）

1 Eviews 的基本操作


1 一元线性回归模型的最小二乘估计


1 Eviews 的常用函数与多元线性回归分析


1 异方差的检验与修正


1 序列相关的检验与修正


1 多重共线性的检验与修正

（二）实验项目内容及要求

表 3 实验项目内容及要求


1 Eviews 的基本操作与

Eviews 的基本操作（1）熟悉 Eviews 的窗口与界面；（2）掌握 Eviews 的命令与菜单的操作。

2 一元线性回归模型的最小二乘估计

一元线性回归模型的最小二乘估计

掌握用 Eviews 估计与检验一元线性回归模型

3 Eviews 的常用函数与多元线性回归分析

（1）Eviews 的常用函数；（2）多元线性回归分析。

（1）掌握 Eviews 中的常用函数及应用；（2）掌握用 Eviews 估计与检验多元线性回归模型。

4 异方差的检验与修正

（1）异方差的检验；（2）异方差的修正。

（1）理解异方差的含义后果；（2）学会异方差的检验与加权最小二乘法。

5 序列相关的检验与修正

（1）序列相关的检验；（2）序列相关修正。

（1）理解序列相关的含义后果；（2）学会序列相关的检验。

6 多重共线性的检验与修正

（1）多重共线性的检验；（2）多重共线性的修正。

（1）理解多重共线性的含义后果；（2）学会多重共线性的检验。

（三）实验考核与成绩评定

1．考核方式：上机考核

2．成绩评定：实验总评成绩＝平时考勤成绩×（30）％＋操作考查×（70）％。



考试与平时成绩综合。



【平时考核方式】

表 3 平时考核方式及权重

平时考核类型考勤作业实验成绩合计

权重（%） 33 50 17 100

【课程结课考试试题类型】

表 4 试题类型及权重

平时考核类型填空题选择题简答题计算题合计

权重（%） 24 16 20 40 100


1．教材：

（1）孙敬冰等。计量经济学。北京：清华大学出版社，2016（第三版）

（2）苏金梅等。Eviews实验指导。呼和浩特：内蒙古农业大学自编教材，2013

2．参考书：

（1）李子奈等。计量经济学。北京：高等教育出版社，2010（第三版）

（2）赵国庆。计量经济学。北京：中国人民大学出版社，2012（第四版）

《试验设计》课程教学大纲


课程编码： 1453140 课程中文名称：试验设计

课程英文名称： Design of Experiment








先修课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计

主撰人：王海龙主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 5 日



试验设计是使用频率最高的统计方法之一，在工业、农业、国防、交通、经济等领域都有极

其广泛的应用。其中的许多设计方法和思想已在产品设计、工艺改革以及经营计划等管理领域发

挥着越来越重要的作用。因此，普及试验设计方法已成为我国现代化建设中一件重要的战略措施。

这个任务无疑就落在统计学专业的学生和教师身上。只有经过系统而严格的试验设计课程的学习

才能担负起这个任务，也为今后研究打下良好基础。

本课程重点讲授其中最为实用且各具一格的方法，内容主要包括单因子试验的设计与分析、

区组设计、正交设计、回归设计等。目的是使学生通过对该课程的学习，更加具体地认识试验设

计的基本概念和基本方法，能较为透彻地理解各种方法的设计思想及其实践过程。引导学生积极

思考、培养学生探究和发现问题的能力及思考和解决问题的独创性，以便在将来的实际工作中能

运用自如，为今后从事有关的科学研究奠定理论基础，同时也为学生参加质量工程师资格考试打

下的良好基础。



——了解该课程的思想和意义。

——熟悉该课程的单因子试验的设计与分析、区组设计、正交设计、回归设计的设计思路。

——掌握该课程的基础知识与应用技巧。





理论实验小计

第一章试验设计概要 2 0 2

第二章单因子试验的设计与分析 14 2 16

第三章区组设计 8 2 10

第四章正交设计 16 2 20

第五章析因设计 16 2 18

合计 56 8 64



主要知识单元 1 试验设计概要

1．教学内容：试验的概念；试验的目的；了解试验设计方法在科学研究中的作用，科学研究

的基本过程，科学研究的基本方法，试验设计方法的起源，我国试验设计方法的发展和现状；使

用试验设计方法的目的、内容和应用；明确试验设计方法是当代科技和工程技术人员必须掌握的

技术方法。理解并掌握试验的概念。


（1）因子与水平；

（2）试验误差。

3．教学目标：

（1）了解试验设计方法在科学研究中的作用；

（2）理解单因子试验的设计与分析。

主要知识单元 2 单因子试验的设计与分析

1．教学内容：单因子试验；偏差平方和及其自由度；总平方和的分解公式；统计分析；等重

复试验的一些结果；多重比较；正态性检验。


（1）关于偏差平方和在统计学中有一个基本定理，而且在方差分析中使用极其广泛，即：定

理 2.2.1；

（2）对总平方和的分解公式。

3．教学目标：

（1）了解单因子方差分析的目的；

（2）理解在单因子方差分析中涉及的定理、性质、公式；

（3）掌握偏差平方和及其自由度、总平方和的分解公式、均方和。

主要知识单元 3 区组设计

1．教学内容：随机化完全区组设计；平衡不完全区组设计；链式区组设计。


（1）区组、区组设计、随机化区组设计、随机化完全区组设计、随机化不完全区组设计、平

衡不完全区组设计；

（2）使学生充分理解几种区组设计的主要思想方法；学会针对具体的试验数据，能够选择适

当的区组设计方案，并会用与之对应的统计分析方法进行确定统计模型、给出参数估计、作出方

差分析，最终写出试验分析报告。

3．教学目标：

（1）了解区组与区组设计思想及其来源；

（2）理解其使用的统计模型与参数估计、方差分析；

（3）掌握各种不同区组设计的思想方法。

主要知识单元 4 正交设计

1．教学内容：多因子试验与正交表；无交互作用情况下的正交设计；有交互作用情况下的正

交设计；水平数不等情况下的试验设计。


（1）正交表及其分类；无交互作用情况下，正交表的表头设计，用正交表进行整体设计，其

中常用的数据分析方法：直观分析法、方差分析法、贡献率分析法；有交互作用情况下正交设计

中的表头设计，数据的方差分析；

（2）有交互作用情况下正交设计中的表头设计及数据的方差分析；有重复试验情况下的数据

分析方法和特点，包括总平方和分解、对模型的检验、最佳水平组合的选择；对具体实例直接选

用混合水平正交表进行试验设计、方差分析、最佳水平组合的选取及其指标均值的估计。

3．教学目标：

在多因子试验中，试验的设计与分析是更为重要的，而正交设计又是多因子试验设计方法中

常用的方法，而且作为本门课的重要内容之一，它也是其它多因子试验设计方法如参数设计法、

回归设计法、均匀设计法、混料设计法的基础。通过本章的学习，应使学生不仅了解多因子试验

设计与单因子试验设计方法的区别与联系，还应学会对一项具体试验进行总体设计时，选择适合

的设计方法，并进行与设计方法相对应的方差分析，最终达到对试验结果给出合理分析的目的。

主要知识单元 5 析因设计

1．教学内容：二因子析因设计；一般析因设计；2^k 析因设计；区间设计和混区设计


（1）析因设计的优点，二因子析因设计，模型适合性检验；

（2）因子对响应的联合效应，为什么使用规范化设计变量。

3．教学目标：

（1）了解析因设计的原理；

（2）熟悉析因设计的适用范围及对象；

（3）掌握一般的析因设计，析因设计中的区组化。




序号实验项目主要设备名称每组应配台件数

1 上机实验计算计算机 60







1 上机实验计算单因子设计了解单因子设计的操作与计算

2 上机实验计算区间设计了解区间设计的操作与计算


3 上机实验计算正交设计了解正交设计的操作与计算

4 上机实验计算析因设计了解析因设计的操作与计算



考核方式：作业。

成绩评定：算作业成绩。



平时成绩与期末成绩综合考察，期末采取闭卷考核。




平时考核类型课堂表现作业、实验上课出勤合计

权重（％） 17 50 33 100


试题类型选择填空计算合计

权重（％） 10 10 80 100


1．教材：

王万中，茆诗松。试验的设计与分析。华东师范大学出版社，1997

2．参考书：

项可风，吴启光。试验设计与数据分析。上海科学技术出版社，1989

《应用随机过程》课程教学大纲


课程编码： 1453335

课程中文名称：应用随机过程

课程英文名称： The Application of

Stochastic Process








先修课程：数学分析、高等代数、概率统计




随机过程是随机数学一个十分广泛的应用分支，研究的是客观世界中随机现象演变过程的统

计规律性。应用随机过程的基本知识和方法是数学、统计、通信、控制、生物、社会科学、工程

技术及经济等领域的应用于研究所需要的，已成为近代科技工作者所必须掌握的一个理论工具。

本课程须安排在《数学分析》、《高等代数》、《数理统计》课程之后开设，后续可开设《多元

统计分析》等与数据分析相关的统计课程。



——了解随机过程的基本概念，基本理论。

——熟悉随机现象、掌握概率规律，获得解决实际问题的能力。

——掌握利用随机过程的理论和技能解决应用概率问题。





理论习题小计

第一章预备知识 4 4

第二章随机过程的概念和基本类型 6 2 8

第三章 Poisson 过程 8 2 10

第四章 Markov 链 14 2 16

第五章鞅 6 2 8

第六章随机过程在金融中的应用 10 10

合计 48 8 56



主要知识单元 1 预备知识

1．教学内容：复习并扩展概率论课程的内容。


（1）概率空间；

（2）矩母函数和特征函数的定义及性质；

（3）条件期望的定义及计算。

3．教学目标：

（1）复习随机试验、样本空间、随机事件、概率等概念；

（2）复习分布函数及其常见分布；

（3）理解条件期望的定义；

（4）掌握矩母函数，特征函数定义，常用概率分布的矩母函数，特征函数，相关性质的运用；

（5）理解条件期望的定义、三个常用的性质，掌握三个性质的运用。

主要知识单元 2 随机过程的基本概念和基本类型

1．教学内容：

（1）随机过程的定义及例子；

（2）有限维分布和数字特征；

（3）随机过程的基本类型。


（1）随机过程的数字特征；

（2）宽平稳过程，独立增量过程的定义。

3．教学目标：

（1）理解随机过程的定义，了解随机过程的例子；

（2）掌握有限维分布和随机过程的数字特征；

（3）理解宽平稳过程，严平稳过程，平稳增量过程，独立增量过程的定义。

主要知识单元 3 Poisson过程

1．教学内容：

（1）泊松过程的定义及与泊松过程相联系的若干分布；

（2）泊松过程的推广。


（1）泊松过程的定义；

（2）时间间隔的分布、发生时刻的分布；

（3）非齐次泊松过程、复合泊松过程、条件泊松过程的定义。

3．教学目标：

（1）掌握泊松过程的两个等价定义，理解两个定义等价性的证明；

（2）了解泊松过程中事件的来到间隔序列的定义，掌握泊松过程的来到间隔序列的分布；

（3）掌握泊松过程中等待时间随机变量的定义，掌握泊松过程中来到时刻的条件分布，掌握

利用条件分布解决排队平均等待时间；

（4）掌握非齐次泊松过程的定义；

（5）掌握复合泊松过程的定义，理解泊松过程与复合泊松过程的关系及本质区别；

（6）了解条件泊松过程的定义及应用。

主要知识单元 4 Markov 链

1．教学内容：

（1）马尔科夫链的基本概念；

（2）马尔科夫链的状态分类及性质；

（3）极限定理及平稳分布；

（4）马尔科夫链的应用。


（1）互通，周期，常返，瞬过，正常返，零常返等相关概念；

（2）转移概率矩阵的计算；

（3）连续时间马尔可夫链的定义性质。

3．教学目标：

（1）掌握马尔可夫链和马尔可夫性的定义，掌握马尔可夫链的特征及条件，能熟练写出常见

Markov 链转移概率矩阵。掌握切普曼-柯尔莫哥洛夫方程，联合分布概率的计算；

（2）掌握马尔可夫链状态分类及性质；

（3）掌握马尔可夫链的极限定理；

（4）掌握马尔可夫链中平稳分布，极限分布的概念。能够利用平稳分布求解 Markov 的极限

分布；

（5）掌握连续时间马尔可夫链的定义性质及其与离散时间马尔可夫链的区别，掌握转移速率

的概念，掌握柯尔莫哥洛夫向前和向后微分方程。

主要知识单元 5 鞅

1．教学内容：

（1）鞅的基本概念；

（2）鞅的停时定理及其应用。


（1）鞅的基本概念；

（2）鞅的实际应用。

3．教学目标：

（1）掌握鞅的基本概念，鞅的实际应用；

（2）理解鞅的停时定理；

（3）理解停时定理的应用。

主要知识单元 6 随机过程在金融中的应用

1．教学内容：

（1）金融市场的术语与基本假定；

（2）Black-Scholes 模型。

2．重点或难点：金融市场的术语与基本假定。

3．教学目标：

（1）掌握金融市场的术语与基本假定；

（2）了解 Black-Scholes 模型。


1．考核方式

考试与平时综合

2．成绩评定




平时考核类型考勤作业综合表现合计

权重（%） 33 50 17 100

【课程结课考试试题类型】

表 3 试题类型及权重

平时考核类型填空题选择题计算题画图说明题证明题合计

权重（%） 24 18 40 10 8 100


1．教材：

张波等。应用随机过程。北京：中国人民大学出版社，2016（第四版）

2．参考书：

（1）（美）罗斯著。应用随机过程概率模型导论。北京：人民邮电出版社，2016（第十一版）

（2）林元烈。应用随机过程。北京：清华大学出版社，2002

（3）陆大铨等。随机过程及其应用。北京：清华出版社，2012（第二版）

《时间序列分析》课程教学大纲


课程编码： 1453445 课程中文名称：时间序列分析

课程英文名称： Time Series Analysis








先修课程：概率论与数理统计、随机过程

主撰人：解云主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 1 日



时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，

研究随机数据序列所遵从的统计规律，预测它将来的走势，以用于解决实际问题。在日常生产、

生活中，时间序列比比皆是，这导致时间序列分析具有非常广泛的应用领域。作为数理统计学的

一个专业分支，时间序列分析遵循数理统计学的基本原理，利用观察信息估计总体的性质，但是

由于时间的不可重复性，使得我们在任意一个时刻只能获得唯一的序列观察值，这种特殊的数据

结构导致时间序列分析有非常特殊、自称体系的一套分析方法。

内容包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等)，统计模型的建立与推断，以及关于时间

序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列

分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所

以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。


通过本课程的教学应实现一下目标：

——了解时间序列的时域分析和频域分析的基本理论和方法。

——熟悉时间序列的建模、预报的基本思路、方法及各类平稳ARMA过程、非平稳序列确定

性和随机分析、多元时间序列分析的基本概念及基本特征。

——掌握时间序列分析基本理论和基本方法，用SAS进行时间序列分析，会对获得的一组动

态数据能进行分析研究，选择合适的模型，并对该模型进行参数估计，最终建立模型，达到预报

目的。




章次或序号


理论实验小计

第一章时间序列分析简介 2 2

第二章时间序列分析的预处理 4 2 6

第三章平稳时间序列分析 16 4 20

第四章非平稳时间序列分析的随机分析 16 6 22

第五章非平稳时间序列分析的确定性分析 10 2 12

第六章多元时间序列分析 8 2 10

合计 56 16 72



第一章时间序列分析简介

1．教学内容：

时间序列的定义，时间序列分析方法（描述性时间序列分析，统计时间序列分析），时间序

列分析软件。


时间序列分析软件使用。

3．教学目标：

（1）理解时间序列的意义；理解时间序列分析两大类分析方法；

（2）了解时间序列分析软件。

第二章时间序列的预处理

1．教学内容：

平稳性检验（特征统计量，平稳时间序列定义及统计性质，平稳性的检验），纯随机性检验

（纯随机序列的定义，白噪声序列的性质，纯随机性检验）。


重点：自相关图检验；难点：纯随机性的检验统计量。

3．教学目标：

（1）理解平稳时间序列定义；白噪声序列的定义及性质；

（2）掌握平稳时间序列的统计性质，熟练掌握平稳性的检验（时序图检验，自相关图检验），

纯随机性的检验（假设条件，检验统计量）。

第三章平稳时间序列分析

1．教学内容：

方法性工具，ARMA 模型的性质（AR 模型，MA 模型，ARMA 模型），平稳时间序列建模

（建模步骤，样本自相关函数和偏相关函数，模型识别，参数估计，模型检验，模型优化），时

间序列预测（线性最小方差预测的性质，AR 模型，MA模型，ARMA模型的预测，修正预测）。


重点：平稳时间序列的建模方法和步骤；难点：AR 模型，MA模型，ARMA模型的统计性质。

3．教学目标：

（1）了解线性常系数差分方程及其解的一般形式；

（2）理解 ARMA模型的统计性质；理解时间序列的修正预测；

（3）掌握 AR 模型的平稳性判别方法，熟练掌握 AR 模型的统计性质；掌握 MA模型的可逆

性判别方法、MA 模型的统计性质；掌握 ARMA 模型的平稳条件和可逆条件；熟练掌握平稳时间

序列的建模方法和步骤；掌握时间序列的预测。

第四章非平稳时间的随机分析

1．教学内容：

时间序列的分解（Wold 分解和 Cramer 分解），差分运算（差分方式的选择和过差分），

ARIMA 模型（结构、性质、建模、预测和疏系数模型、季节模型），Auto-Regressive 模型（结构、

残差自相关检验、模型拟合），异方差的性质，方差齐性变换，条件异方差模型（ARCH 模型、

GARCH 模型）。


重点：ARIMA模型建模的具体步骤；难点：条件异方差模型。

3．教学目标：

（1）了解时间序列的 Wold 分解和 Cramer 分解；了解差分运算的实质；

（2）理解理解过差分问题；理解 ARIMA 模型的性质；异方差的概念及性质，学会判断异方

差性；理解方差齐性变换；

（3）掌握掌握差分方式的选择；ARIMA模型的结构；ARIMA模型建模的具体步骤，会利用

ARIMA 模型进行预测；掌握疏系数模型处理方法；利用 ARMA 模型对具有季节效应的序列建模；

熟练掌握残差自相关检验；掌握条件异方差模型。

第五章非平稳时间序列的确定性分析

1．教学内容：

确定性因素分解，趋势分析，季节效应分析，综合分析，X-11过程。


重点：时间序列的趋势分析，包括曲线拟合和平滑法；难点：复杂序列的综合分析方法。

3．教学目标：

（1）了解 X-11 季节调整模型、X-12—ARIMA模型过程的思想方法和具体步骤；

（2）理解指数平滑预测模型；

（3）掌握时间序列确定性因素分解；掌握移动平均方法。

第六章多元时间序列分析

1．教学内容：

平稳多元时间序列建模，虚假回归，单位根检验（DF 检验、ADF 检验、PP 检验），协整

（概念及检验），误差修正模型。


重点：时间序列平稳性的单位根检验；难点：协整检验方法和步骤。

3．教学目标：

（1）理解虚假回归的意义；理解协整概念；理解误差修正模型；

（2）熟练掌握时间序列平稳性的统计检验方法，即单位根检验（DF 检验、ADF 检验、PP 检

验）；熟练掌握协整检验方法和步骤；掌握构造误差修正模型的方法；掌握平稳多元时间序列建

模。





1 时间序列的预处理计算机 60

2 ARMA模型 1 计算机 60

3 ARMA模型 2 计算机 60

4 ARIMA模型计算机 60

5 残差自回归模型计算机 60

6 GARCH 模型计算机 60

7 X-11，X-12 过程计算机 60

8 协整、误差修正模型计算机 60




1 时间序列的预处理

时间序列的预处理掌握 SAS 时间序列数据集的处理，平稳性和纯随机性检验

2 ARMA模型 1 ARMA模型 1 掌握 ARMA模型建模。

3 ARMA模型 2 ARMA模型 2 掌握 ARMA模型建模。

4 ARIMA模型 ARIMA模型掌握 ARIMA模型建模。

5 残差自回归模型残差自回归模型掌握残差自回归模型的建立。

6 GARCH 模型 GARCH 模型掌握 GARCH 模型建模。

7 X-11，X-12 过程

X-11，X-12 过程了解 X-11，X-12过程及 Forecase过程。

8 协整、误差修正模型建模

协整、误差修正模型建模

掌握协整模型、误差修正模型建模及分析。



1．考核方式：上机作业

2．成绩评定：实验总评成绩＝5次作业*20分



平时 40%+课程论文 60%。




权重（％） 33 50 17 100


试题类型课程论文

权重（％） 100%


1．教材：

（1）王燕。应用时间序列分析。北京：中国人民大学出版社，2015

（2）黄红梅。应用时间序列分析。北京：清华大学出版社，2016

（3）吴喜之等。应用时间序列分析：R软件陪同。机械工业出版社，2014

2．参考书：

（1）王振龙。时间序列分析。北京：中国统计出版社，2000

（2）史久恩等。动态数据处理——时间序列分析。北京：气象出版社，1999

（3）史代敏，谢小燕。应用时间序列分析。北京：高等教育出版社，2011

（4）周永道，王会琦，吕王勇。时间序列分析及应用。北京：高等教育出版社，2015

《非参数统计》课程教学大纲


课程编码： ZX1453120 课程中文名称：非参数统计

课程英文名称： Non-parametric statistics








先修课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计学

主撰人：李战江主审人：制定时间： 2017 年 6 月 1 日



非参数统计是统计学的一门重要分支学科。本课程是学习非参数统计和了解统计前沿的基本

课程。本课程结合 SAS 或 S-Plus 或 R 软件来讲解非参数统计方法的原理与应用。本课程的目的是

使学生认识到非参数统计方法是统计中最常用的推断方法之一，理解非参数统计方法和参数统计

方法的区别，理解非参数统计的基本概念，掌握非参数统计的基本方法，能应用非参数统计方法

去解决实际问题。


通过本课程的教学应实现一下目标：

——了解非参数统计分析的基本理论和方法。

——熟悉非参数统计分析的基本理论和方法。

——掌握非参数统计的基本方法，能应用非参数统计方法去解决实际问题。




序号主要知识单元学时分配

理论实验小计

第一章基本概念 2 0 2

第二章单一样本的推断问题 8 0 8

第三章两样本位置和尺度检验 6 0 6

第四章多总体统计推断 2 0 2

第五章分类数据的关联性检验 2 0 2

第六章秩相关分析和秩回归 2 0 2

合计 56 22 0



第二章基本概念

1．教学内容：

理解非参数统计的概念；解假设检验的检验思想；了解检验的相对效率；掌握分位数的概念；

掌握秩检验统计量。


非参数统计的概念和秩检验统计量。

3．教学目标：

掌握参数统计与非参数统计的区别以及秩检验统计量。

第三章单一样本的推断问题

1．教学内容：

掌握符号检验；了解 Cox-staut 趋势存在性检验；掌握随机游程检验；掌握 Wilcoxon 符号秩

检验；了解正态记分检验；掌握分布的一致性检验。


（1）教学重点：符号检验、游程检验、Wilcoxon 符号秩检验、Kolmogorov-smirnov 正态检验。

（2）教学难点：符号检验、游程检验、Wilcoxon 符号秩检验、Kolmogorov-smirnov 正态检验。

3．教学目标：

学会对单一样本进行位置检验。

第四章两样本位置和尺度检验

1．教学内容：

掌握 Brown-Mood 中位数检验；掌握 Mann–Whitney 秩和检验；掌握 Mood 方差检验；了解

Moses 方差检验。


Brown-Mood 中位数检验、Mann–Whitney秩和检验、Mood方差检验。

3．教学目标：

学会对两样本进行位置和尺度检验。

第五章多总体统计推断

1．教学内容：

掌握 Kruskal-Wallis 单因素方差分析。


Kruskal-Wallis 单因素方差分析。

3．教学目标：

学会使用 Kruskal-Wallis 单因子方差分析法。

第六章分类数据的关联性检验

1．教学内容：

掌握 sr 列联表和2 检验；了解 Fisher精确检验法。


（1）教学重点：列联表和 2 检验；

（2）教学难点：2 检验。

3．教学目标：

会创建列联表并进行卡方检验。

第七章秩相关分析和秩回归

1．教学内容：

掌握 Spearman 秩相关检验；掌握 Kendallτ相关检验。


Kendallτ相关检验、Spearman秩相关检验。

3．教学目标：

学会使用 Kendallτ相关检验与 Spearman 秩相关检验。





1 单一样本的推断计算机 70

2 两样本位置和尺度检

验

计算机 70

3 多总体统计推断计算机 70

4 分类数据的关联性检

验计算机 70

5 秩相关分析计算机 70




1 单一样本的推断符号检验

Wilcoxon 符号秩检验学会对单一样本进行位置检验。

2 两样本位置和尺

度检验

Brown-Mood 中位数检验、

Mann–Whitney 秩和检验、

Mood 方差检验

学会对两样本进行位置和尺度检验。

3 多总体统计推断 Kruskal-Wallis 单因素方差分

析

学会使用 Kruskal-Wallis 单因子方差分

析法。

4 分类数据的关联

性检验创建列联表并进行卡方检验会创建列联表并进行卡方检验。

5 秩相关分析 Kendallτ相关检验与

Spearman 秩相关检验

学会使用 Kendallτ相关检验与

Spearman 秩相关检验。

6 GARCH 模型 GARCH 模型掌握 GARCH 模型建模。



1．考核方式：上机作业

2．成绩评定：实验总评成绩＝5次作业*20分


1．教材：

自编教材

2．参考书：

薛富波，张文彤，田晓燕。SAS8.2统计应用教程。兵器工业出版社与北京希望电子出版社，

2004

《统计预测与决策》课程教学大纲


课程编码： 1456425 课程中文名称：统计预测与决策

课程英文名称： Statistical Forecasting and

Decision Making








先修课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计、应用统计学

主撰人：张军主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 15日



统计预测与决策是应用统计学专业的必修课，是一门具有较强的综合性和应用性的课程。为

适应时代和社会的需求，需要培养大批专业的掌握统计预测与决策技术的统计人才，因此各大高

校的统计学专业和经济管理类专业均开设了这门课程。本课程主要介绍常用的一些统计预测和决

策的概念、原理、方法和应用等知识。其中，预测方法主要包括定性预测法、回归预测法、时间

序列分解法、自适应过滤法、干预分析法、景气预测法、灰色预测法和状态空间模型预测法等，

决策方法主要包括风险型决策方法、贝叶斯决策方法、不确定型决策方法、多目标决策法。通过

学习使学生全面地了解各种统计预测与决策方法，重点掌握几种适应性广、实用性强的预测与决

策方法，培养学生初步具有能结合实际预测或决策问题进行建模处理和分析应用的能力。本课程

须安排在《数学分析》、《高等代数》、《概率论》、《数理统计》、《多元统计分析》等统计

理论基础课程之后。



——了解该课程的基本概念、方法和应用范围。

——理解该课程的各种预测和决策方法的基本原理和原则。

——重点让学生熟悉各种预测和决策方法的适用场合和实施步骤，培养学生能够结合实际问

题进行统计分析预测和综合决策的能力。





理论习题讨论实验小计

第一章统计预测概述和定性预测法简介 2 2

第二章回归预测法 2 2

第三章时间序列分解法和时间序列平滑预测法 2 2

第四章平稳时间序列预测法 2 2 4

第五章干预分析模型和景气预测法 2 2

第六章自适应过滤法 2 2

第七章灰色预测法 2 2 2 6

第八章状态空间模型预测法 2 2

第九章预测精度测定与预测评价 2 1 2 5

第十章统计决策概述和贝叶斯决策方法 2 2

第十一章风险型决策方法 2 2

第十二章不确定型决策方法 2 2

第十二章多目标决策法 2 2 1 2 7

合计 26 4 2 8 40


主要知识单元 1 统计预测概述和定性预测法简介

1．教学目标：

（1）了解统计预测的概念和作用及几种定性预测方法；

（2）理解统计预测方法的分类及其选择标准；

（3）掌握统计预测的原则和步骤。


（1）统计预测方法的分类及其选择标准；

（2）统计预测的原则和步骤。

3．教学内容：

（1）统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类及其选择，统计预测的原则和步骤；

（2）定性预测概述、德尔菲法、主观概率法、定性预测的其他方法。

主要知识单元 2 回归预测法

1．教学目标：

（1）了解应用回归预测法应注意的问题；

（2）掌握一元线性回归预测法、多元线性回归预测法、非线性回归预测法。


（1）一元线性回归预测法、多元线性回归预测法；

（2）非线性回归预测法。

3．教学内容：

（1）一元线性回归预测法、多元线性回归预测法；

（2）非线性回归预测法；

（3）应用回归预测法应注意的问题。

主要知识单元 3 时间序列分解法和时间序列平滑预测法

1．教学目标：

（1）掌握时间序列分解法、多项式曲线趋势外推法、指数曲线趋势外推法、生长曲线趋势外

推法，熟悉曲线拟合优度分析；

（2）掌握一次移动平均法、一次指数平滑法、线性二次移动平均法、线性二次指数平滑法、

二次曲线指数平滑法、温特线性与季节性指数平滑法。


（1）指数曲线趋势外推法、生长曲线趋势外推法，曲线拟合优度分析；

（2）二次曲线指数平滑法、温特线性与季节性指数平滑法。

3．教学内容：

（1）时间序列分解法、趋势外推法概述、多项式曲线趋势外推法、指数曲线趋势外推法、生

长曲线趋势外推法、曲线拟合优度分析；

（2）一次移动平均法、一次指数平滑法、线性二次移动平均法、线性二次指数平滑法、二次

曲线指数平滑法、温特线性与季节性指数平滑法。

主要知识单元 4 平稳时间序列预测法

1．教学目标：

（1）掌握时间序列的自相关分析、单位根检验和协整检验；

（2）掌握 ARMA模型的建模过程。


（1）时间序列的自相关分析、单位根检验和协整检验；

（2）ARMA模型的建模过程。

3．教学内容：

（1）时间序列的自相关分析、单位根检验和协整检验；

（2）ARMA模型的建模过程、时间序列的案例分析。

主要知识单元 5 干预分析模型和景气预测法

1．教学目标：

（1）掌握单变量干预分析模型的识别与估计、干预分析模型的应用；

（2）掌握景气循环的定义、景气指标体系、扩散指数、合成指数。


（1）单变量干预分析模型的识别与估计；

（2）扩散指数、合成指数。

3．教学内容：

（1）干预分析模型概述、单变量干预分析模型的识别与估计、干预分析模型的应用实例；

（2）景气循环概述、景气指标体系、扩散指数、合成指数。

主要知识单元 6 自适应过滤法

1．教学目标：

（1）理解自适应过滤法的概念、原理和公式；

（2）掌握自适应过滤法的计算过程与步骤。


（1）自适应过滤法的原理和公式；

（2）自适应过滤法的计算过程与步骤。

3．教学内容：

（1）自适应过滤法的概念、原理和公式；

（2）自适应过滤法的计算步骤与应用实例。

主要知识单元 7 灰色预测法

1．教学目标：

（1）了解灰色预测理论的背景知识；

（2）理解灰色预测模型的建模原理和模型分类；

（2）掌握灰色预测模型的建模步骤。


（1）灰色预测模型的建模原理；

（2）灰色预测模型的建模步骤。

3．教学内容：

（1）灰色预测理论的背景知识、灰色预测模型的建模原理和模型分类；

（2）灰色预测模型的建模步骤和应用案例。

主要知识单元 8 状态空间模型预测法

1．教学目标：

（1）了解状态空间模型的概念、分类、意义和特点；

（2）掌握状态空间模型的建模步骤。


（1）状态空间模型的建模步骤。

3．教学内容：

（1）状态空间模型的概念、分类、意义和特点；

（2）状态空间模型的建模步骤。

主要知识单元 9 预测精度测定与预测评价

1．教学目标：

（1）理解组合预测模型的构建原则；

（2）掌握预测精度的测定指标，定量预测方法的比较原则。


（1）定量预测方法的比较原则；

（2）组合预测法。

3．教学内容：

（1）预测精度的测定指标，定量预测方法的比较原则；

（2）组合预测法的应用案例。

主要知识单元 10 统计决策概述和贝叶斯决策方法

1．教学目标：

（1）掌握决策的概念和种类、决策的作用和步骤、决策的公理和原则；

（2）掌握贝叶斯决策方法的类型和应用。


（1）决策的概念和种类、决策的作用和步骤；

（2）贝叶斯决策方法的应用。

3．教学内容：

（1）干预分析模型概述、单变量干预分析模型的识别与估计、干预分析模型的应用实例；

（2）景气循环概述、景气指标体系、扩散指数、合成指数。

主要知识单元 11 风险型决策方法

1．教学目标：

（1）理解风险型决策的基本问题、不同标准的决策方法、风险决策的敏感性分析；

（2）掌握效用概率决策方法、连续型变量的风险型决策方法、马尔科夫决策方法。


（1）不同标准的决策方法、风险决策的敏感性分析；

（2）马尔科夫决策方法。

3．教学内容：

（1）风险型决策的基本问题、不同标准的决策方法、风险决策的敏感性分析；

（2）效用概率决策方法、连续型变量的风险型决策方法、马尔科夫决策方法。

主要知识单元 12 不确定型决策方法

1．教学目标：

（1）理解不确定型决策方法的基本概念和方法类型；

（2）掌握各种决策方法的选择标准。


（1）“最小的最大后悔值”决策方法；

（2）各种决策方法的比较和选择。

3．教学内容：

（1）“好中求好”决策方法，“坏中求好”决策方法，“最小的最大后悔值”决策方法；

（2）各种决策方法的比较和选择。

主要知识单元 13 多目标决策法

1．教学目标：

（1）理解多目标决策法的原理和方法类型；

（2）掌握层次分析法，多属性效用决策法。


（1）层次分析法的使用过程与步骤；

（2）优劣系数法。

3．教学内容：

（1）多目标决策概述；

（2）层次分析法，多属性效用决策法，优劣系数法和模糊决策法；

（3）优劣系数法和模糊决策法。



合评定。作业包括完成一篇统计预测、多属性决策的经典外文论文翻译或统计预测与决策的案例

计算。


闭卷考试。





权重（％） 30 50 20 100


试题类型选择题（单选）选择题（多选）填空题简答题计算题合计

权重（％） 20 20 10 20 30 100


1．教材：

徐国祥。统计预测和决策（第五版）。上海：上海财经大学出版社，2016

2．参考书：

（1）冯文权。经济预测与决策技术（第五版）。武汉：武汉大学出版社，2008

（2）郭亚军。综合评价理论、方法及应用。北京：科学技术出版社，2007

（3）肖新平，毛树华。灰预测与决策方法。北京：科学技术出版社，2013

（4）刘思峰，杨英杰，吴利丰等。灰色系统理论及其应用（第七版）。北京：科学技术出版

社，2014

（5）Tzeng,Gwo-Hshiung,Jih-Jeng.Huang.Multiple.attribute decision making:methods and

applications.CRC press,2011

《专业综合实习》课程教学大纲

一、实习课程基本属性

实习课程编码： 1486620

实习课程中文名称：专业综合实习

实习课程英文名称： Internship of Applied Statistics

实习课程类型：专业教育实习课程性质：核心课程

总学时/学分： 64 学时/2 学分实践学时/学分： 2 周数/2 学分



相关课程：数理统计、试验设计、抽样调查、多元统计分析




应用统计专业实习，是在学生学完了《数理统计》，《试验设计》，《抽样调查》、《多元

统计分析》等课程的基础上，分别针对所学习的课程内容，通过调研、收集数据，运用所学知识，

并利用统计软件解决实际问题而进行实习。一方面，使学生了解统计学专业基础课及专业课的学

习目的及用统计知识解决实际问题的简单过程，获得统计的实际感性知识；另一方面，将理论联

系实际，印证、巩固和加深所学基本理论知识；最后，运用所学知识观察分析实际问题，使学生

初步具备一定的应用实践能力，为后续课程的学习打下良好的基础。

（二）教学目标

通过本实习应实现以下目标：

——了解各种网络营销平台的商业创意，以开拓学生视野及应用统计专业的特点并引导大家

对此进行相应的数据分析，使同学们对当今社会上的行业运行程度有了宏观的了解。

——熟悉网络营销这一热门行业，并以此为契机给感兴趣的同学在毕业来临之际提供了相关

方面的就业方向。

——掌握软件X-mind，学会一种不同于学校的新的学习方式和记笔记的方式。

三、实习项目、内容与学时分配

表 1 实习项目、内容与学时分配

序号实训项目实训内容学时分配每组人数

备注

1 互联网营销互联网营销的机遇与挑战未来发展趋势

4 6 必开

2 百度搜索推广搜索营销基础 12 6 必开

序号实训项目实训内容学时分配每组人数

备注

竞价入门账户操作核心概念账户搭建基础教育搜索推广实践关键词数据分析多维度数据分析账户优化推广工具电商搜索推广实践

3 百度网盟推广

网盟基础账户操作数据处理其他搜索引擎

8 6 必开

4 搜索引擎优化（SEO）理论

搜索引擎发展概述搜索引擎工作原理 SEO 与竞价推广排名要素及权重分析 SEO 与网站优化 SEO 数据查询工具网站的搜索引擎表现分析

12 6 必开

5 搜索引擎优化（SEO）关键词策略

关键词定义及分类关键词竞争激烈程度判断挑选核心关键词的方法与技巧长尾理论与拓词技巧关键词分组与分布搜索流量价值分析

8 6 必开

6 搜索引擎营销（SEM）推广方案

调研、策划、执行 SEM 方案撰写

8 6 必开

7 X-mind 软件的使用

学习与实践 X-mind 软件 4 6 必开

8 企业参观实地参观企业 4 6 必开

9 SEM 方案呈现及点评

参加答辩及点评改进 4 6 必开

总计 64

四、实习组织与安排

（一）实习条件

表 2 实习条件

序号场地、场所主要仪器设

备基本要求实习项目备注

1 培训学校电脑学习并练习相关内容

2 企业参观并了解行业最新资讯

（二）实习组织与实施

表 3 实习组织与实施

序号时间进程主要工作内容组织实施方式

1 第 1 天实习动员，乘车去实习基地；集中讲解实习的方案、要求；

2 第 2-12 天按照实习计划，进行实习实践；指导教师讲解，学生实践；


3 第 13 天企业参观实地参观企业

4 第 14 天 SEM 方案呈现及点评参加答辩及点评改进

五、实习考核


平时成绩和最终展示相结合。


实习总评成绩＝平时考勤成绩×（30）％＋最终方案展示×（70）％。


1．教材：

（1）贾俊平。统计学。北京：中国石化出版社，2012（第四版）

（2）李子奈等。计量经济学。北京：高等教育出版社，2015（第四版）

（3）于秀林等。多元统计分析。北京：中国统计出版社，2011（第二版）

（4）何晓群。应用回归分析。北京：中国人民大学出版社，2015（第四版）

2．参考书：

（1）杨启帆。数学建模。浙江：浙江大学出版社，2006.6

（2）裴喜春。SAS 及其应用。北京：中国农业出版社，2007（第二版）

《毕业论文（设计）》课程教学大纲


课程编码： 1484180 课程中文名称：毕业论文（设计）

课程英文名称： Graduation Thesis (Design)


总学时/学分： 256 学时/8 学分实践学时/学分： 256 学时/8 学分



先修课程：本专业及相关专业的基础课、专业基础课及专业方向课等

主撰人：苏金梅主审人：刘海军制定时间： 2017 年 6 月 20日



毕业论文（设计）是高等学校教学过程的最后教学环节之一，是综合考核专业学生学业水平

的主要形式，要求学生在完成教学计划中所规定的全部课程和专业综合实习之后进行。毕业论文

（设计）实践教学过程有利于学生综合运用所学过的理论知识和掌握的实践技能，分析和解决实

际中的具体问题，提高理论联系实际解决问题的能力。


通过毕业论文（设计）应实现以下目标：

——了解科研和撰写论文的基本方法，巩固、加深和运用所学的专业知识；

——熟悉文献检索、阅读、方案设计和运用统计软件进行分析及处理问题等科学方法；

——掌握撰写报告和论文的基本格式，培养理论联系实际、独立分析问题和解决问题、科学

研究工作的初步能力，为今后从事相关专业工作打下基础。

三、课程内容与要求

（一）教学内容

1．课题选择：毕业论文（设计）题目的选择在可能条件下要结合社会经济发展实际，选择有

现实意义的课题。课题的确定，采取自愿与计划安排相结合的原则。学生毕业论文课题尽量与教

师的科研课题相结合，可为教师科研课题的子课题。

2．课题准备：（1）查阅有关文献资料，了解课题意义、国内外发展的现状、发展趋势和前沿，

规划课题的研究思路、研究路线及研究手段；（2）课题调研与相关资料、数据收集；（3）课题论

证要求选题符合专业综合训练要求，具有合理性、科学性、创造性；（4）讨论与制订论文工作方

案；（5）讨论与制订课题研究路线和步骤；

3．完成毕业论文（设计）开题报告：在有条件的情况下，分组进行答辩、论证可行性；如果

条件不允许，也可以在导师指导下完成可行性的讨论。

4．制定研究工作方案：根据已确定的研究思路和准备采取的技术路线以及对现有资料的分析、

着手制订探索性的研究方案。

5．中期检查：导师负责。检查论文进展情况，数据和统计方法运用的合理性，方案实施的可

行性等。

6．撰写论文：主要内容为：摘要（中、英文）、前言、统计数据分析、结果与讨论、结论、

参考文献、致谢。

7．论文评阅：分组，由组长分配评阅任务。

8．答辩：分组进行。要求运用现代多媒体手段准备论文的 ppt 和至少两份论文纸质版，规定

陈述 8 分钟，提问 7 分钟。

9．工作总结：答辩结束后，专业负责人负责组织各组长评选优秀毕业论文，填写相关表格，

修改并整理、装订毕业论文所需的所有材料。写毕业论文总结报告。

（二）基本要求

1．毕业论文（设计）工作开始前，研究讨论对毕业论文工作进行总体安排，遴选指导老师，

指导教师依据论文（设计）要求，初步拟定论文题目，并做出工作计划。确定学生的指导老师。

2．由导师负责组织学习有关文件，向学生介绍论文（设计）的组织情况、时间安排、考核办

法等，提出具体要求和注意事项，使学生们有据可循，明确毕业论文（设计）工作的目的和方向。

3．毕业论文（设计）工作过程中，按照学校的要求进行开题报告、中期检查，主要包括对课

题的认识、调研情况、对课题研究的设计、工作进展情况、遇到的问题、解决的方法、下一步工

作、存在的困难等，检查工作结果要记录在案。

4．论文评阅过程，评阅老师要本着认真负责的态度，真实反映论文撰写情况，给出合理评分。

5．整个论文（设计）工作过程中，要求指导教师至少每周指导学生一次，对学生的毕业论文

工作中的问题进行解答、对论文进行批改，并及时做好相关记录。

四、课程组织与实施

表 1 课程组织与实施


1 第 1-2 周组织学生开题，撰写开题报告分组或导师负责

2 第 3-8 周中期检查，撰写中期检查报告导师负责

3 第 9-12 周指导教师与评阅教师完成论文评阅和成绩评定，合格学生可申请答辩

导师负责和分组

4 第 13-14 周学校进行抽检，组织答辩、录入成绩分组

五、考核办法和成绩评定


实行过程考核。


总成绩由三部分组成，指导教师评定、评阅人评阅和答辩小组评定，其中指导教师评定成绩

占 30%、评阅人评定成绩占 10%，答辩小组评定成绩占 60%。

总评成绩＝指导教师评定成绩×30%＋评阅人评定成绩×10%＋答辩小组评定成绩×60%。

六、推荐教材、参考书

1．教材：

（1）专业基础课所用过的教材

（2）统计类专业课所用过的教材

（3）所有课程上机所用的实验（统计软件）指导

2．参考书：

（1）教育部高等教育司，北京市教育委员会。高等学校毕业设计（论文）指导手册——统计

卷（修订版）。北京：高等教育出版社，2007.6

（2）刘道德。大学生毕业设计指导教程。长沙：中南大学出版社，2004.4

（3）近期中国统计年鉴

《SAS 及其应用》课程教学大纲


课程编码： 1450745 课程中文名称：统计计算与软件包

课程英文名称： Statistical Computation

and SAS Software

课程类别：基础教育课程性质：拓展课程







先修课程：计算机基础、高等数学、线性代数、概率论、数理统计、多元统计分析等

主撰人：姚贵平主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 16日



统计计算与软件包是统计专业的一门基础教育拓展课程。是统计学专业本科生必备的基本技

能。SAS 是一个用于数据管理和数据处理分析的组合软件系统。本课程主要选取（1）SAS/BASE

（基本模块）是 SAS 的核心部分，其它功能模块必须是在该模块的支持下运行。（2）SAS/STAT

（Statistics）（统计分析模块）模块提供对数据进行统计分析的功能，包括方差、相关、回归、判

别、聚类、主成分和因子分析等多元统计分析方法，SAS/STAT 基本上覆盖了所有的实用数理统

计分析的方法。(3)SAS/GRAPH（绘图模块）模块提供了较强的绘图功能。利用 SAS/GRAPH 能够

以直观的图形方式呈现数据处理的结果，例如直方图、饼图、星图、散点图、曲线图、三维立体

图、等高线图、地理信息图、及系统聚类图等多种彩色图形。(4)SAS/OR(Operations Research)（运

筹学模块）是基于运筹学原理的一个程序包。



——了解（1）SAS/BASE（基本模块）（2）SAS/STAT（Statistics）（统计分析模块）

(3)SAS/GRAPH（绘图模块）(4)SAS/OR(Operations Research)（运筹学模块）的主要功能。使学生

了解 SAS 软件能做什么。

——熟悉 SAS 软件是如何进行统计分析，熟悉 SAS 的编程环境，熟悉 SAS 的使用操作等功

能。

——掌握 SAS数据步及数据步语句的使用，数据步语句的功能，掌握每个统计方法在 SAS软

件中是如何实现的，每个统计方法对应一个 SAS 过程，掌握每个过程能做什么统计？是如何实现

的。掌握每个过程语句的功能，特别要掌握如何分析 SAS 程序计算的结果，根据 SAS程序计算的

结果与对应的统计方法相对应，分析统计结果。




章次或序号


理论实验小计

第一章 SAS 基本概念与运行环境 2 2

第二章 SAS 数据步概念及语句 4 2 6

第三章 SAS 数组概念及程序设计 4 2 6

第四章 SAS 过程步概念及语句；SAS 交互式操作

4 2 6

第五章 SAS 常用标准标准化过程 6 2 8

第六章方差分析 4 2 6

第七章回归分析 6 2 8

第八章聚类分析 4 4 8

第九章多变量统计分析 4 4 8

第十章判别分析 6 2 8

第十一章 SAS 优化计算 4 2 6

合计 48 24 72



主要知识单元 1 SAS 基本概念与运行环境

1．教学内容：

（1）SAS 的概述、结构、功能和特点；

（2）SAS 的运行环境及编程环境，SAS 的基本操作。


（1）SAS 的主要功能；

（2）SAS 程序的结构。

3．教学目标：

（1）主要了解 SAS 语言的结构；

（2）掌握 SAS 有哪些功能；

（3）SAS 能够解决什么样的问题。

主要知识单元 2 SAS 数据步概念及语句

1．教学内容：

（1）SAS 语言基本概念，SAS语句、SAS数据集与 SAS的 windows运行环境；

（2）SAS 数据步基本概念及语句；

（3）数据步程序的三种基本结构。


（1）SAS 的数据步程序；

（2）SAS 数据集的概念。

3．教学目标：

（1）掌握如何建立 SAS 数据集；

（2）数据集的功能；

（3）不同的数据步程序能建立什么样的数据集。

主要知识单元 3 SAS 数组概念及程序设计

1．教学内容：

（1）数据步程序的执行流程，程序设计的基本语句及一些编程思想；

（2）SAS 过程步的一般形式；

（3）常用过程步语句，数组概念。


（1）SAS 过程步的一般形式，数组的概念；

（2）SAS 数组使用，SAS过程步的语句的使用。

3．教学目标：

（1）掌握 SAS 如何利用数组进行程序设计；

（2）SAS 语句如何建立数组；

（3）数组在 SAS 程序设计中如何使用。

主要知识单元 4 SAS 过程步概念及语句与 SAS交互式操作

1．教学内容：

（1）数据步程序的执行流程；

（2）数据步的基本语句，SAS 过程步的一般形式；

（3）常用过程步语句；

（4）常用标准标准化过程以及 SAS 系统下的交互式操作。


（1）数据步程序的执行流程，数据步的基本语句使用；

（2）常用过程步语句，常用标准标准化过程语句的使用。

3．教学目标：

（1）掌握 SAS 过程步概念及语句；

（2）SAS 程序设计及交互操作。

主要知识单元 5 SAS 常用标准标准化过程

1．教学内容：

（1）绘图过程 CHART，计算相关过程 CORR，简单统计分析过程 MEANS，二维散点绘制

过程 PRINT，排序过程 SORT；

（2）过程基本语句，SAS 过程的一般形式。


（1）SAS 常用标准标准化过程；

（2）SAS 标准标准化过程语句的使用。

3．教学目标：

（1）掌握 SAS 过程步概念及语句；

（2）SAS 程序设计。

主要知识单元 6 方差分析

1．教学内容：

常用的方差分析方法，包括平衡设计方差分析过程 ANOVA，不平衡设计方差分析过程 GLM

和嵌套设计方差分析过程 NESTED。


（1）每个方差分析程序使用的区别；

（2）各个方差分析过程常用语句的使用。

3．教学目标：

（1）掌握 SAS 各个方差分析过程是如何设计的；

（2）各个方差分析过程的输出结果是如何表达，输出结果的统计意义。

主要知识单元 7 回归分析

1．教学内容：

常用的回归分析方法，一般回归分析过程 REG，多项式回归分析过程 RSREG，包括逐步回

归分析过程 STEPWISE。


（1）回归分析过程使用的区别，相同、不同的地方；

（2）各个回归分析过程常用语句的使用；

（3）各个回归分析过程能解决什么样的问题。

3．教学目标：

（1）掌握 SAS 各个回归分析过程是如何设计的；

（2）各个回归分析过程的输出结果是如何表达，输出结果的统计意义。

主要知识单元 8 聚类分析

1．教学内容：

系统聚类分析过程 CLUSTER，逐步聚类分析过程 FASTCLUS。


（1）聚类分析过程 CLUSTER，逐步聚类分析过程 FASTCLUS使用的区别，相同、不同的地

方；

（2）各个聚类分析过程的使用；

（3）各个聚类分析过程能解决什么样的问题。

3．教学目标：

（1）掌握 SAS 各个聚类分析过程是如何设计的；

（2）各个聚类分析过程的输出结果是如何表达，输出结果的统计意义。

主要知识单元 9 多变量统计分析

1．教学内容：

主成分分析过程 PRINCOMP，因子分析过程 FACTOR。


（1）主成分分析过程 PRINCOMP，因子分析过程 FACTOR 使用的区别，相同、不同的地方；

（2）主成分分析过程 PRINCOMP，因子分析过程 FACTOR的使用范围；

（3）主成分分析过程 PRINCOMP，因子分析过程 FACTOR能解决什么样的问题。

3．教学目标：

（1）掌握 SAS 主成分分析过程 PRINCOMP，因子分析过程 FACTOR是如何设计的；

（2）主成分分析过程 PRINCOMP，因子分析过程 FACTOR 的输出结果是如何表达，输出结

果的统计意义。

主要知识单元 10 判别分析

1．教学内容：

叶斯判别分析过程 DISCRIM，逐步判别分析过程 STEPDISC。


（1）叶斯判别分析过程 DISCRIM，逐步判别分析过程 STEPDISC 使用的区别，相同、不同

的地方；

（2）叶斯判别分析过程 DISCRIM，逐步判别分析过程 STEPDISC能解决什么样的问题。

3．教学目标：

（1）掌握 SAS 叶斯判别分析过程 DISCRIM，逐步判别分析过程 STEPDISC是如何设计的；

（2）叶斯判别分析过程 DISCRIM，逐步判别分析过程 STEPDISC 的输出结果是如何表达，

输出结果的统计意义。

主要知识单元 11 SAS 优化计算

1．教学内容：

包括线性规 LP、非线性规划 NLP 分析过程。


线性规划、非线性规划分析过程的语句的使用。

3．教学目标：

（1）掌握 SAS 线性规 LP、非线性规划 NLP 是如何设计的；

（2）各个线性规 LP、非线性规划 NLP 的输出结果是如何表达，输出结果的统计意义。





1 熟悉调试 SAS 程序，分析程序结果表示的统计意义

计算机每人一台数学实验室



序号实验项目实验内容教学目的

1 SAS 基本概念与运行环境 SAS 软件操作环境

数学 SAS 软件的使用环境

2 SAS 数据步概念及语句相应统计程序

了解各统计方法的 SAS 程序；掌握每条 SAS 程序语句的功能；熟悉各种统计方法是如何通过 SAS 程序计算，表达的；分析各程序的计算结果表达的统计意义

3 SAS 数组概念及程序设计相应统计程序

4 SAS 过程步概念及语句；SAS交互式操作

相应统计程序

5 常用标准标准化过程相应统计程序

6 方差分析相应统计程序

7 回归分析相应统计程序

8 聚类分析相应统计程序

9 多变量统计分析相应统计程序

10 判别分析相应统计程序

11 SAS 优化计算相应统计程序

（三）实验报告

通过教务系统的网络教学平台布置实验项目，提交实验报告，分析实验报告


1．考核方式：根据学生的实验报告完成情况。

2．成绩评定：根据平台设计百分制。





课程总评成绩＝基础部分 60+上机编成成绩 40。

表 4 上机考核方式及分值

平时考核类型编成结果分析合计

分值 50 50 100

表 5 基础类型及分值举例

试题类型单项选择填空判断程序合计

分值 20 15 15 50 100


（一）教材与参考书

1．教材：

裴喜春，薛河儒主编。《SAS 及应用》(第二版)。北京：中国农业出版社，2007.1

2．参考书：

（1）曲庆云，赵晓梅等主编。《统计分析方法——SAS实例精选》。清华大学出版社，2004

（2）黄燕，吴平主编。《SAS 统计分析及应用》。机械工业出版社，2006

（3）胡良平，胡纯严主编。《SAS 语言基础与高级编程技术》。电子工业出版社，2014

（二）相关网络资源

参考网络教学

《数据库应用》课程教学大纲


课程编码： XJH1000520 课程中文名称：数据库应用

课程英文名称： Application of DataBase

课程类别：通识教育课程性质：拓展课程




课内实践/学分：学时/学分

开课单位：计算机与信息工程学院开设学期： 6

适用专业及类型：所有专业

先修课程：计算机基础、程序设计语言

主撰人：张凯学主审人：纪冲制定时间： 2017 年 6 月 10日



《数据库应用》是计算机基础公共课程。作为计算机通识课程，本课程是在《计算机基础》

和《计算机程序设计语言》课程基础上的延伸，也是大学阶段学生需要掌握的计算机必要技能之

一。通过本课程学习使学生能比较系统地掌握关系数据库的基本概念、基本理论和基础知识，能

够结合数据库管理系统 Visual FoxPro 的操作管理功能进行小型数据库应用系统的开发,从而培养学

生进行数据库应用系统设计开发的能力，为今后在专业课程的学习中使用计算机解决相关实际

问题打好基础。



——了解数据管理技术的变化发展历史，了解数据库管理技术的发展与未来趋势，了解数据

库技术在计算机各个应用领域的地位和作用及数据库与其他计算机技术的关系。

——熟悉数据库应用系统的开发流程，理解数据库相关的概念术语，熟悉现实世界向计算机

世界的转化，熟悉数据模型的表示；熟悉关系数据库管理系统 Visual foxpro6.0 的运行环境、操作

方式；熟悉信息的表示、存储、运算、访问等在 Visual foxpro6.0 中的实现。

——掌握关系数据库的基本理论、原理、运算，掌握 Visual foxpro6.0 程序设计语言，掌握结

构化查询语言-SQL语言的常用操作命令的使用。



表1 课程内容与课时分配


理论实验小计

第一章数据库系统概述 4 1 5

第二章 Visual FoxPro 6.0概述 1 1 2

第三章 Visual Foxpro6.0的数据及运算 6 5 11

第四章 Visual Foxpro6.0的数据库与表 6 7 13

第五章结构化查询语言 4 6 10

第六章 Visual Foxpro的查询与视图 1 1 2

第七章 Visual Foxpro结构化程序设计基础 5 6 11

第八章表单与表单设计 1 1 2

第九章菜单设计 1 1 2

第十章报表与标签 1 1 2

第十一章数据库应用系统开发 2 2 4

合计 32 32 64


主要知识单元1

1．教学内容：

数据管理，信息与数据，数据处理与数据管理，数据管理技术的发展，数据模型及相关概念，

关系运算，关系的完整性规则，数据库系统的构成，数据库管理系统。

2．重点难点：

（1）教学重点：数据库原理；数据模型的概念，功能；关系数据模型的特点与关系数据库中

的相关概念。

（2）教学难点：数据的一致性和完整性约束。

3．教学目标：

（1）了解信息的概念、数据的概念及二者之间的关系；

（2）了解数据处理与数据管理的区别与联系；

（3）掌握数据管理技术发展经历的不同阶段，了解各阶段的特点；

（4）掌握模型的概念，了解数据模型的定义及数据模型对数据库的重要性；了解数据模型的

相关概念；理解如何从现实世界抽象到计算机世界；

（5）掌握信息世界涉及的基本概念；理解并掌握两实体型之间的联系种类；掌握概念模型的

表示方法，掌握 E－R图的使用；

（6）掌握数据库中基本数据模型（逻辑模型）的种类；了解层次模型、网状模型的概念和特

点；掌握关系模型概念、特点及主导地位，掌握与关系数据库相关的基本概念术语；

（7）掌握关系运算的概念；了解常用关系运算；

（8）掌握关系完整性的定义；了解关系完整性的内容；

（9）掌握数据库的概念；了解数据库技术发展历史；理解并掌握数据库系统构成；

（10）理解数据库系统模式的概念；理解数据库系统的三级模式结构：外模式、模式和内模

式；了解数据库管理系统在三级模式之间的两级映像：外模式/模式映像和模式/内模式映像。

主要知识单元2

1．教学内容：

Visual Foxpro 6.0 的功能和特点，Visual Foxpro 6.0的安装、启动与退出，Visual Foxpro 6.0应

用开发环境，Visual Foxpro 6.0 的文件类型，Visual Foxpro 6.0 的项目管理器，Visual Foxpro 6.0的

设计器、生成器与向导工具。

2．重点难点：

（1）教学重点：熟悉 Visual FoxPro 6.0 的运行环境。

（2）教学难点：区分设计器、生成器及向导的使用。

3．教学目标：

（1）了解 Visual FoxPro数据库管理系统的发展历史及具备的优势；了解 Visual FoxPro 6.0主

要的功能；了解 Visual FoxPro 6.0 的特点；

（2）了解 Visual FoxPro 6.0 的运行环境（安装所需满足的硬件配置条件）；掌握 Visual

FoxPro 6.0 的安装过程；

（3）掌握 Visual FoxPro 6.0 的启动、退出方法；

（4）了解 Visual FoxPro 6.0 的主界面的构成；了解菜单及工具栏的使用；了解主窗口的功能；

了解命令窗口的功能及设置方式；掌握命令窗口的使用；

（5）掌握 Visual FoxPro 6.0 命令的一般格式；掌握 Visual FoxPro 6.0中的常用命令子句；掌

握 Visual FoxPro 6.0 命令的执行方式；

（6）了解 Visual FoxPro 6.0 的环境设置方法；

（7）了解 Visual FoxPro 6.0 中常用的文件类型；

*（8）了解项目管理器的功能以及建立项目的意义；掌握项目文件创建的方法；了解项目管

理器的组成；掌握主要选项卡的使用；

（9）了解设计器、生成器和向导的作用及启动方法。

主要知识单元3

1．教学内容：

Visual Foxpro 6.0 的数据类型，Visual Foxpro 6.0 的常量与变量，Visual Foxpro 6.0的常用函数，

Visual Foxpro 6.0 的运算符与表达式。

2．重点难点：

（1）教学重点：Visual FoxPro 6.0 支持的数据类型；常用函数的使用；各种运算表达式的使

用。

（2）教学难点：理解和掌握数据类型、常量、变量等概念。

3．教学目标：

（1）了解数据的概念；掌握不同角度下，数据的分类结果：从类型上数据分为数值型、字符

型、逻辑型、日期型、备注型和通用型；从数据处理层次分为变量、常量、函数和表达式；

（2）了解数据类型的概念；掌握 Visual FoxPro 6.0 系统提供的主要数据类型；

（3）了解常量的定义；了解符号常量的使用（包括创建和释放符号常量等操作）；掌握各种

类型常量的表示及格式设置；

（4）了解变量的概念及作用；了解变量的分类（字段变量、内存变量、数组变量和系统变

量）；掌握变量的命名规则；掌握内存变量的使用；掌握数组的使用；了解字段变量的含义，掌

握字段变量的使用；了解系统变量的使用；

（5）掌握常用数值函数、字符函数、日期和时间函数、常用类型转换函数的使用；了解测试

函数的功能及使用；了解主要的系统函数的功能；

（6）了解 Visual FoxPro 6.0 中表达式的构成；掌握 Visual FoxPro 6.0提供的表达式种类及各

种表达式的运算优先级；掌握数值运算符种类及优先级，掌握数值表达式书写格式；掌握字符运

算的种类及运算符优先级；掌握日期运算符，掌握日期运算表达式的合法形式；掌握各种关系运

算符及关系表达式的使用，理解不同类型值的关系比较结果；掌握常用的逻辑运算符及其运算优

先级；掌握逻辑运算表达式的使用；

主要知识单元4

1．教学内容：

Visual Foxpro 6.0 表的创建，Visual Foxpro 6.0记录的基本操作及命令，Visual Foxpro 6.0 表的

排序、索引、查询与统计，Visual Foxpro 6.0 的多表操作，Visual Foxpro 6.0 数据库的基本操作。

2．重点难点：

（1）教学重点：数据库的创建、表的建立、表的索引排序、表的查看、添加与删除等基本数

据库及表操作是本章重点；对数据库相关概念的了解是影响到整个数据库开发的重要基础，也是

教学的重点。

（2）教学难点：关于索引的概念以及索引的建立、使用等是教学上的难点；另外对于数据库

表的属性以及设置方法也是一个难点。

3．教学目标：

（1）了解数据表的组成；了解表结构的概念；了解字段的含义，掌握字段属性的设置；了解

表结构创建的方法；掌握表记录的输入方法及表记录的追加；掌握表记录的浏览和编辑；掌握表

结构的查看与修改方法；

（2）掌握表的打开与关闭操作方法，掌握打开与关闭表的命令；掌握查看与显示记录的操作

方法；掌握查询定位的操作方法；掌握记录的修改、替换与插入的操作；了解逻辑删除与物理删

除的区别；掌握记录删除的操作；了解数据过滤的概念；掌握数据过滤的操作方式；

*（3）掌握在项目管理器中添加、移去表的操作方法；

（4）理解分类排序与索引排序的不同；掌握分类排序的操作；了解建立索引的意义；理解索

引的类型及相应的使用；了解索引文件的类型；掌握建立、使用、维护索引的操作方法；掌握与

索引相关的常用命令；掌握索引查询的操作命令；

（5）掌握常用的统计命令；

*（6）理解工作区、工作区号与别名等相关术语；了解数据工作期的概念及查看数据工作期

的方法；掌握在工作区中打开表的操作方法；掌握工作区的选择及工作区的互访；理解表关联的

含义及目的；了解关键字段的概念；了解表关联的类型（一对一关联、一对多关联和多对多关

联）；掌握各种关联建立的方式；了解表的联接的概念及实现命令；掌握关闭多个工作区文件的

操作命令；

（7）了解数组与表之间数据传递的含义；了解将表中数据向数组传递的命令；了解将数组中

数据向表中传递的命令；

（8）理解数据库的概念；了解数据库表与自由表的区别；了解建立数据库的意义；了解建立

数据库的一般步骤；掌握创建数据库的方法；重点掌握用命令方式操纵数据库的相关命令；掌握

向数据库中添加表、移去或删除表的操作；掌握在数据库中新建表的方法；

（9）了解数据库表中的字段属性；掌握在表设计器中设计表的字段属性的方法；

（10）掌握打开或关闭数据库的操作；掌握在项目管理器中添加或移去数据库的方法；掌握

在数据库中查看数据表的操作方法；掌握修改数据库结构的方法；了解使用多个数据库的操作。

主要知识单元5

1．教学内容：

结构化查询语言概述，结构化查询语言的数据定义，结构化查询语言的数据查询，结构化查

询语言的数据操纵。

2．重点难点：

（1）教学重点：了解查询命令 SELECT 的格式与功能，了解各查询子句的功能，能够实现简

单的 SQL 语句查询。

（2）教学难点：SQL 语言中各种数据库的功能完全由 SQL 命令实现，对复杂的子句及涉及

的相关术语理解是教学难点。

3．教学目标：

（1）了解结构化查询语言的发展历史、功能特点等概况；

（2）了解建立数据库及数据表的 SQL 命令 CREATE 的语句格式；了解修改表结构的 SQL命

令 ALTER 的语句格式；了解删除基本表的 SQL 命令 DROP 的语句格式；

（3）了解简单查询的含义；掌握简单查询的 SQL 命令 SELECT 的语句格式；掌握查询结果

的排序、分组查询、筛选等查询子句的使用；掌握简单查询涉及到的集函数与运算表达式；掌握

在 SQL 语言中将查询结果输出到指定目标（数组、临时表、文件等）的语句格式；

*（4）了解连接查询的含义；了解连接查询的类型（等值连接、自然连接、非等值连接、自

身连接、外连接和复合连接）；了解等值连接与非等值连接、内连接与外连接的区别：了解嵌套

查询的含义；了解嵌套查询的常用语句格式；了解多表查询的含义；了解 SQL 提供的用于多表查

询的 5 种运算功能：连接、乘积、并、交、差；掌握简单的多表查询操作；

（5）了解 SQL 语言的数据操纵功能的命令组成，如：INSERT、DELETE、UPDATE、

SELECT；掌握插入记录的 SQL 命令格式；了解删除记录的 SQL命令格式；了解修改记录的 SQL

命令格式。

主要知识单元6

1．教学内容：

使用 Visual Foxpro 6.0 的查询设计器建立查询，用 Visual Foxpro 6.0 的查询向导建立查询，

Visual Foxpro 6.0 的视图建立与使用。

2．重点难点：

（1）教学重点：利用查询设计器建立查询与利用视图设计器创建视图。

（2）教学难点：对视图和查询的区分，尤其是对视图的功能的理解掌握。

3．教学目标：

（1）掌握查询设计器的打开与关闭；了解查询设计器的环境；掌握查询设计器的使用；

（2）掌握利用查询设计器建立查询的操作方法，包括查询字段的设置、筛选条件的确定、排

序依据的选择、分组的实现；掌握多表联接查询的实现方法；

（3）了解利用查询向导建立查询的操作；

*（4）了解视图的概念与功能；了解使用 SQL 命令建立视图的语句格式；了解利用视图设计

器建立视图的步骤；掌握用视图设计器创建视图的操作。

主要知识单元7

1．教学内容：

Visual Foxpro 6.0 程序设计的相关概念，Visual Foxpro 6.0 程序的控制结构，Visual Foxpro 6.0

的子程序、过程和函数。

2．重点难点：

（1）教学重点：算法分析与程序设计；三种基本控制结构的语句格式；结构化程序设计的方

法。

（2）教学难点：过程与子程序的区别；自定义函数与过程的实现，变量作用域的概念。

3．教学目标：

（1）了解 Visual FoxPro 6.0 提供的两种工作方式；了解程序和程序设计的概念；掌握程序建

立、修改、保存、运行的方法；

（2）掌握常用的程序命令；

（3）了解算法的概念；了解算法描述方法；掌握三种基本的控制结构以及在 Visual FoxPro

6.0 中对应的语句格式；

（4）了解嵌套结构的概念；掌握嵌套结构问题的解决方法；

*(5)了解子程序的概念与功能；掌握建立子程序的方法；掌握调用子程序的方法；了解过程

与子程序的关系；掌握定义过程的方法；掌握过程调用的方法；了解自定义函数的目的；掌握自

定义函数的方法；掌握自定义函数的调用；

*(6)了解实际参数与形式参数的概念；掌握实际参数与形式参数间传递的方式：按值传递与

按地址传递；掌握实现参数传递的实现方法；

*(7)了解变量作用域的概念；了解变量作域的分类；掌握声明不同变量作用域的语句格式；

主要知识单元8

1．教学内容：

面向对象的概念，面向对象的程序设计方法，Visual Foxpro 6.0 的表单的建立与运行。

2．重点难点：

（1）教学重点：了解面向对象程序设计涉及的相关概念，如：对象、类、属性、方法、事件

等；了解面向对象编程的方法，掌握表单及表单控件的使用。

（2）教学难点：了解有关类、基类、子类的概念及对象的引用方式，表单及表单控件的使用。

3．教学目标：

（1）了解对象的概念以及对象的属性、方法和事件的定义；了解类的概念；

*（2）了解类的划分（划分为基类与子类）；了解子类与基类的继承关系；了解类的继承性、

封装性和多态性；

*（3）了解 Visual FoxPro 6.0提供的 29个基类的类型、属性、事件和方法；了解容器类与控

件类的区别；了解子类与父类的定义及子类与父类的关系；了解类库的概念；

（4）掌握对象的引用方法，重点理解嵌套引用的格式及层次关系；

（5）了解属性的概念；了解属性的设置方式；了解属性根据特点划分的结果；掌握通过属性

窗口设置属性的方法；掌握通过代码设置属性的方法；了解事件的概念；了解 Visual FoxPro 6.0

中主要事件的种类；掌握编写事件代码的方法；了解方法的概念；了解方法程序的概念及方法程

序的调用；了解事件、方法程序的参数传递方式；

（6）了解表单的概念，掌握表单的设计过程；掌握用表单向导建立表单的操作方法；掌握用

表单设计器建立表单的操作方法；掌握表单的保存及运行的操作方法；

（7）掌握表单的常用属性及其设置方法；掌握常用的表单事件及常用的表单方法程序，能够

对表单进行简单编程控制；

（8）了解表单控件工具栏的使用；掌握在表单上添加控件、设置控件的方法；了解表单数据

环境的概念；了解数据环境设计器的作用；掌握在数据环境设计器中设置数据环境的方法；

*（9）了解表单控件的分类；掌握常用的输出类控件的使用；掌握常用的输入类控件的使用；

掌握常用控制类控件的使用。

主要知识单元9

1．教学内容：

Visual Foxpro 6.0 菜单设计概述，创建 Visual Foxpro 6.0菜单系统，创建 Visual Foxpro 6.0快

捷菜单，Visual Foxpro 6.0 菜单的其他操作

2．重点难点：

（1）教学重点：了解下拉式菜单的制作和使用方法。

（2）教学难点：掌握保存、生成及运行菜单程序。

3．教学目标：

（1）了解下拉式菜单的组成元素，如：主菜单、子菜单、菜单项、分割线、快捷键等；

（2）了解快捷菜单的功能及打开快捷菜单的方法；

（3）掌握菜单创建的主要步骤；了解创建菜单遵循的准则；

（4）掌握使用菜单设计器制作菜单的方法；

*（5）了解创建快捷菜单的方法；了解将用户菜单加入到系统菜单的方法；了解在顶层表单

中添加菜单的方法。

主要知识单元10

1．教学内容：

Visual Foxpro 6.0 报表的使用， Visual Foxpro 6.0 标签的使用.

2．重点难点：

（1）教学重点：掌握报表的制作。

（2）教学难点：了解标签与报表的功能。

3．教学目标：

（1）了解创建报表的方法；了解创建报表文件的命令；掌握利用报表向导设计报表；掌握利

用报表设计器创建报表；

*（2）了解数据分组的概念；了解设置报表的记录顺序的方法；了解设计单级分组报表方法；

了解设计多级分组报表的方法；

（3）掌握报表输出的方法；

*（4）了解标签的概念及功能；了解报表和标签的关系；了解设计制作标签的方法；掌握利

用标签向导设计标签的方法；掌握利用标签设计器设计标签的方法。

主要知识单元11

1．教学内容：

应用系统开发的基本步骤，教学管理系统开发简介，教学管理系统功能实现。

2．重点难点：

（1）教学重点：掌握简单数据库应用系统开发的工作流程。

（2）教学难点：了解软件工程涉及的程序开发流程，掌握正确描述软件需求，进行系统分析

设计等工作的方法。

3．教学目标：

（1）了解需求分析的概念及功能目标；了解正确描述需求分析的方法；

（2）了解系统设计的概念；了解系统设计需要完成的工作；

（3）了解系统实现的含义；了解系统实现的过程；

（4）了解系统发布的含义；了解系统发布的目的；

（5）了解系统使用维护的意义；了解系统维护涉及的操作。

注：标有“*”的章节为选学内容，可指导学生自学完成，不作考试要求。



《数据库应用》课程实验均在计算机学院公共课机房完成，所需实验设备主要为计算机，软

件环境为 windows 操作系统平台，Visual Foxpro 6.0 数据库管理系统，实验过程中人手一台计算机

独立完成实验内容。

（二）实验项目：

表2 实验项目与实验内容

序号

实验项目实验内容教学目标

1 函数、表达式的使用

常量、变量的定义与使用，

（1）熟悉 Visual Foxpro 6.0 的运行环境（2）掌握常量、变量的使用，掌握常用的函

函数、表达式的定义与使用

数，熟练掌握各种运算、表达式

2 表的操作

创建自由表，输入记录数据，表的打开与关闭，记录的插入、更新和删除，记录的定位，记录的筛选等操作

（1）了解数据库与表的关系（2）掌握表的结构操作，掌握表记录的操作

3 数据库、库表的创建及使用

创建数据库，添加自由表，创建和移除库表，设置字段级和记录级的验证规则

（1）了解数据库表与自由表的区别，了解数据完整性约束（2）熟悉数据库表的操作

4 索引和临时关系的创建

创建表的结构复合索引，建立表之间的临时关系

（1）了解索引与排序的关系（2）掌握建立索引的方法，掌握索引的使用

5 创建永久关系与参照完整性

建立表间的永久关系，设置参照完整性

（1）了解数据完整性的概念（2）熟悉设置参照完整性的方法

6 查询及视图的创建和使用

查询的创建，使用 SELECT-SQL 命令创建查询，视图、参数化视图的创建

（1）了解 SQL 语言（2）掌握 SELECT-SQL 命令（3）熟悉在 Visual Foxpro 中用查询设计器实现数据查询的方法

7 结构化程序设计应用

运用顺序结构、分支结构和循环结构进行综合程序设计

（1）了解程序的相关概念（2）熟悉在 Visual Foxpro 建立程序的方法（3）掌握编程解决简单问题的能力

8 过程与自定义函数程序设计

过程与自定义函数程序设计

（1）了解过程与自定义函数的区别（2）熟悉自定义过程和函数的方法

9 表单的创建

创建单表和一对多表单，表单设计器的使用

（1）了解表单的概念及使用（2）熟悉建立表单的方法

10 控件的设计与使用

标签、命令按钮、文本框、编辑框、微调框、列表框、组合框等控件的设计与使用

（1）了解常用控件的使用

11 菜单和工具栏的设计

创建一般菜单、SDI 菜单、快捷菜单、快速菜单，定制VFP 工具栏、创建自定义工具栏

（1）熟悉菜单的制作和使用

12 报表及标签的创建和使用

报表和标签的向导及设计器的使用，报表和标签的创建

（1）熟悉标签的制作和使用

13 简单应用程序的设计

设计开发一个简单的数据库应用系统

（1）掌握简单数据库应用系统的开发


《数据库应用》课程实验为辅助课程《数据库应用》理论内容学习的实践性课程，在完成理

论学习后，要求学生独立完成一个简单数据库应用系统开发的综合实验，实验报告为综合实验的

完整报告。


1．考核方式：考查

2．成绩评定：实验总评成绩＝考勤成绩×10%+上机实验操作成绩×30%+实验考试成绩×60%

根据学生平时上机操作过程以及最终综合实验完成情况（包括开发数据库应用系统完成情况

和综合实验报告两部分）按百分制进行成绩评定。



机试。


课程总评成绩＝平时成绩（包括出勤、实验）×40%+期末机试成绩×60%。


平时考核类型出勤实验

权重（％） 1/4 3/4


1．教材：

（1）薛河，儒翁梅主编。Visual FoxPro 程序设计。北京：中国农业出版社，2012.1

（2）刘霞，翁梅主编。Visual FoxPro 程序设计上机实习指导。北京：中国农业出版社，

2013.8

２．参考书：

（1）丁照宇等。数据库应用教程（第三版）。北京：电子工业出版社，2008

（2）匡松，何富良。Visual FoxPro 面向对向程序设计及应用。北京：清华大学出版社，2007

（3）王珊，萨师煊。数据库系统概论（第 4版）。北京：高等教育出版社，2010

（4）谢膺白。数据库基础与 Visual FoxPro 9.0 程序设计。西安：西安电子科技大学出版社，

2008

《微观经济学》课程教学大纲


课程编码： 0700430 课程中文名称：微观经济学

课程英文名称： Microeconomics

课程类别：基础教育课程性质：核心课





开课单位：经济管理学院开设学期： 2

适用专业及类型：经济管理各专业

先修课程：高等数学、政治经济学

主撰人：贾润林主审人：制定时间： 2017 年 7 月 10日



该课程通过对个体经济单位的经济行为的研究，说明现代西方市场经济中不同个体经济联系

的方式和内容，帮助人们理解市场机制的运行和作用，以及改善这种运行的途径。其研究内容主

要包括供求理论、消费者行为理论、生产理论、成本理论、市场结构理论、分配理论、福利经济

学以及市场“失灵”等，其中，价格分析是微观经济分析的核心。



——了解认识和掌握微观经济学的基本理论和基本分析方法的基础上，培养和提高学生运用

所学经济学理论和分析方法来分析经济领域相关问题的能力。

——熟悉微观经济学的基本理论，全面了解和掌握现代经济学的基本知识，为学习经济管理

类其他专业课程打下坚实的理论基础；在分析方法上，既注重对经济现象和经济过程进行定性分

析、规范分析等，也使学生在弄懂基本概念、基本原理等理论知识本身的过程中，进一步了解和

掌握现代经济学的各种分析方法，如逻辑推导方法、数学分析方法、系统分析方法等在经济学中

的运用，强化和拓展学生分析问题和解决问题的分析手段。

——掌握经济运行的基本规律，提高和增强学生观察经济现象、分析解决经济问题的能力，

使学生将来能较好地适应经济管理工作和社会工作。




章次或序号


理论实验习题实习讨论 ……

第一章绪论 2 0 0 0 0

第二章需求、供给与均衡价格 6 0 0 0 0

第三章效用理论 6 0 0 0 0

第四章生产理论 6 0 0 0 0

第五章成本理论 5 0 0 0 0

第六章完全竞争市场 6 0 0 0 0

第七章不完全竞争市场 6 0 0 0 0

第八章生产要素价格决定的需求方面 3 0 0 0 0

第九章生产要素价格决定的供给方面 3 0 0 0 0

第十章一般均衡和福利经济学 2 0 0 0 0

第十一章市场失灵和微观经济政策 3 0 0 0 0

合计 48 0 0 0 0



1．绪论

（1）教学内容：西方经济学涵义；西方经济学的由来和演变；西方经济学的理论体系；西方

经济学的分析方法。

（2）重点难点：对经济学的研究方法、西方经济学的产生和发展以及当前的研究热点

为重点；经济学的研究对象、稀缺性概念、经济模型为难点。

（3）基本要求：

①掌握资源稀缺性含义及经济学的含义；

②理解“看不见的手”原理，理解西方经济学的理论体系，微观经济学和宏观经济学不同的

研究范畴；理解西方经济学分析方法的基本思想；

③了解西方经济学的演变过程。

2．需求、供给与均衡价格

（1）教学内容：微观经济学的特点；需求曲线；供给曲线；供求曲线的共同作用；弹性理论；

均衡价格和弹性理论的应用；蛛网模型。

（2）重点难点：需求、供给以及均衡的概念，包括需求和供给曲线的规律是重点；需

求和供给弹性的概念及规律、蛛网理论是难点。


①掌握微观经济学的基本假设条件；需求的定义、需求的影响因素及需求定律；供给的定义、

供给的影响因素及供给定律；均衡价格的概念和供求定理；需求弹性和供给弹性等基本概念；需

求弹性和供给弹性等基本概念；需求价格弹性对销售收入的影响；

②理解微观经济学研究问题，理解供给函数；需求函数；需求的变动和需求量的变动以及供

给的变动和供给量的变动；恩格尔定律的含义及应用；应用供求曲线分析问题的方法；

③了解蛛网模型的分析方法及类型。

3．效用理论

（1）教学内容：效用论概述；无差异曲线；预算线；消费者的均衡；价格变化和收入变化对

消费者均衡的影响；替代效应和收入效应。

（2）重点难点：重点是基数效用论和它的边际效用分析方法和序数效用论的无差异曲线分析

方法；难点是基数效用论和它的边际效用分析方法和序数效用论的无差异曲线分析方法。


①掌握效用、边际效用递减规律及消费者均衡的含义；无差异曲线的的含义；消费这均衡的

分析方法；

②理解消费者剩余，基数效用论和序数效用论的分析方法；边际替代率递减规律；预算线的

变动；价格和收入变化对消费均衡的影响；不同商品的替代效应和收入效应；

③了解不确定性的含义和预期效用的含义。

4．生产理论

（1）教学内容：厂商；生产函数；一种可变要素的生产函数；两种可变要素的生产函数。

（2）重点难点：边际报酬递减规律、一种可变要素的合理投入区域，生产要素的最优投入组

合是重点；难点是边际产量的计算、边际产量递减规律，边际技术替代率递减规律、要素最优组

合条件的证明。


①掌握生产函数的含义和柯布一道格拉斯生产函数的函数形式；短期生产函数中总产量、平

均产量和边际产量三者的函数形式、曲线形状及相互之间的联系；

②理解产生边际报酬递减规律的原因及为什么生产会在第二阶段；应用等产量线和等成本分

析两种可变要数投入的最优组合的方法；规模报酬的含义及变动规律。

③了解企业的本质；

5．成本理论

（1）教学内容：成本的概念；短期成本曲线；短期产量曲线与短期成本曲线之间的关系；长

期总成本、长期平均成本与长期边际成本。

（2）重点难点：经济成本与经济利润、正常利润的含义、各种短期成本的变动趋势是重点；

难点是边际成本的含义、短期平均成本与边际成本、平均可变成本的关系。


①掌握机会成本的含义；各短期成本的概念及相互关系；各种短期成本的变动规律；长期平

均成本的变动规律及原因；

②理解各种成本和利润的概念及区别；短期产量曲线和短期成本曲线之间的关系；规模报酬

的含义及变动规律；规模经济与规模不经济的含义及原因；

③了解长期总成本的变动特征；外在经济和外在不经济的含义。

6．完全竞争市场

（1）教学内容：厂商和市场的类型；完全竞争厂商的需求曲线和收益曲线；厂商实现利润最

大化的均衡条件；完全竞争厂商的短期均衡和短期供给曲线；完全竞争厂商的长期均衡；完全竞

争行业的长期供给曲线；完全竞争市场的短期均衡和长期均衡。

（2）重点难点：短期均衡是重点；难点是停止营业点及长期均衡分析。


①掌握厂商的总收益、平均收益和边际收益的含义及公式；厂商实现利润最大化的条件；厂

商短期均衡的分析方法和图形分析，厂商短期均衡的各种情况和短期供给曲线的推导；

②理解市场划分的标准及分类；完全竞争市场的特征；长期均衡的条件和长期厂商对最有规

模的选择；

③了解市场、厂商及行业的含义；生产者剩余的含义；成本递增、成本递减和成本不变行业

的长期供给曲线的特征。

7．不完全竞争市场

（1）教学内容：垄断；垄断竞争；寡头；不同市场的经济效率的比较。

（2）重点难点：不完全竞争市场的特点、需求曲线和收益曲线，厂商均衡的条件是重点；不

完全竞争厂商的供给曲线是难点。


①掌握垄断厂商的平均收益曲线和边际收益曲线；

②理解垄断厂商的特征、垄断厂商的短期和长期均衡；垄断竞争厂商的特征、垄断竞争厂商

的长期和短期均衡；古诺模型和斯威齐模型的假设和所能解释的竞争策略；西方经济学的不同市

场效率的评价标准及按该评价标准对各市场的评价；

③了解垄断厂商的各类价格歧视及自然垄断的形成和政府管制的方法；垄断竞争厂商的非价

格竞争；博弈、博弈均衡、占优均衡的含义及纳什均衡的形成；

8．生产要素价格决定的需求方面

（1）教学内容：分配论概述；引致需求；完全竞争厂商使用生产要素的原则；完全竞争厂商

对生产要素的需求曲线；从厂商的需求曲线到市场的需求曲线。（2）重点难点：完全竞争厂商对

要素的使用原则和需求曲线是重点；为什么边际产品价值曲线就是要素需求曲线是难点。


①掌握完全竞争厂商对要素使用的原则；

②理解要素价格的决定和边际生产率分配论；生产要素需求的特性；古诺模型和斯威齐模型

的假设和所能解释的竞争策略；西方经济学的不同市场效率的评价标准及按该评价标准对各市场

的评价；

③了解厂商对要素的需求曲线的推导；市场要素需求曲线的推导。

9．生产要素价格决定的供给方面

（1）教学内容：对供给方面的概述；劳动供给曲线和工资率的决定；土地的供给曲线和地租

的决定；资本的供给曲线和利息的决定；洛伦兹曲线和基尼系数。

（2）重点难点：区分生产要素的供给与产品的供给、分别根据各要素的特定供求分析各要素

的价格决定是重点；为什么劳动供给曲线是向后弯曲是难点。


①掌握洛伦兹曲线和基尼系数；

②理解劳动力供给曲线的形状及表现为该形状的原因及劳动力价格的决定；土地供给的特征

和地租的决定；衡量收入分配方法和指标；

③了解要素供给的原则；租金、准租金和经济租金的含义；资本的供给曲线、最优资本拥有

量和利息的决定；

10．一般均衡论和福利经济学

（1）教学内容：一般均衡；经济效率；交换的帕累托最优条件；生产的帕累托最优条件；

交换和生产的帕累托最优条件；完全竞争和帕累托最优状态；社会福利函数。

（2）重点难点：交换的、生产的、交换和生产的一般均衡实现条件及其与福利经济学的关系

是重点；交换和生产的一般均衡实现条件以及为什么完全竞争经济是有经济效率是难点。


①掌握一般均衡的概念；

②理解最优标准的含义；完全竞争市场中，厂商能够是想交换和生产的帕累托最优状态；

③了解实证经济学和规范经济学的含义；交换的帕累托最优状态条件；生产的帕累托最优状

态条件；社会福利函数和阿罗不可能性定理。

11．市场失灵和微观经济政策

（1）教学内容：垄断；外部影响；公共物品；不完全信息。

（2）重点难点：垄断对经济效率的影响、针对垄断的微观政策、外部效应对经济效率的影响、

针对外部效应的微观政策是重点；垄断与外部效应对市场经济效率的影响。


①掌握垄断及其低效率；

②理解外部影响及其分类和外部影响对资源分配的作用；

③了解寻租、公共管制和反托拉斯法；科斯定理的条件及应用；公共物品的含义及其配置特

征；信息不对称和信息不对称在各类市场对资源配置的影响。



考试，笔试，闭卷。





1．教材：

王建，修长柏。《西方经济学》（第二版）。中国农业大学出版社，2011年

2．教学参考书：

（1）（美）曼昆著，梁小民译。《经济学原理》（原书第 3 版）。机械工业出版社，2003年

（2）（美）保罗·萨缪尔森，威廉·诺德豪斯著，萧琛主译。《经济学》第 17 版。人民邮

电出版社，2004

（3）高鸿业。《西方经济学》第二版。中国人民大学出版社，2000

（4）卢锋。《经济学原理》中国版，北京大学出版社，2002年。

（5）尹伯成主编，《现代西方经济学习题指南（微观经济学）》（第三版）。复旦大学出版

社，1999

（6）（美）Robert S.Pindyck、Daniel L.Rubinfeld。《微观经济学》第 5版。清华大学出版社，

2001


（1）微观经济学教学视频

（2）微观经济学习题集及答案

（3）微观经济学案例

《宏观经济学》课程教学大纲


课程编码： 0700540 课程中文名称：宏观经济学

课程英文名称： Macroeconomics

课程类别：专业基础教育课程性质：核心课





开课单位：经济管理学院开设学期： 3

适用专业及类型：经济学

先修课程：高等数学、微观经济学

主撰人：原英主审人：马志艳制定时间： 2017 年 7 月 6 日



宏观经济学与微观经济学一起构成了经济学理论体系。宏观经济学理论以一国整体的国民经

济活动为研究对象，主要研究产量和收入、就业水平、价格波动、经济增长和经济政策等，是经

济学专业其它课程的基础和先修课程。



——了解该课程的理论在实际当中的应用，基本了解在市场经济条件下国民经济运行的环境、

实现国民经济平稳健康发展的条件、宏观经济政策的使用和调整等。

——熟悉该课程的研究方法，能够用宏观经济研究方法分析和判断实际经济问题，并能够根

据宏观经济当中出现的实际问题，提出相应的对策措施。提高理论结合实际的能力与解决问题的

能力。

——掌握该课程的理论体系，掌握国民经济运行机制、原理和政策。要求学生明确国民经济

运行的目标和手段，并为学习相关专业课奠定基础。




章次或序号


理论实验习题实习讨论 ……

第一章绪论 2

第二章国民收入的核算与循环 6 2

第三章产品市场均衡理论 6

第四章货币市场均衡理论 4

第五章 IS-LM 模型 4

第六章 AD-AS 模型 4 4

第七章失业与通货膨胀理论 4 4

第八章宏观经济政策 6 4

第九章经济增长理论 3

第十章经济周期理论 3

第十一章开放的宏观经济模型 4 2

第十二章宏观经济学主要流派 2

合计 48 16




1．教学内容：宏观经济学及其产生，宏观经济的目标和工具，宏观经济学的研究方法和研究

内容，宏观经济学和微观经济学的关系，宏观经济学的总体把握。


（1）重点：宏观经济学的研究对象，宏观经济的目标和工具。

（2）难点：宏观经济学和微观经济学的关系。

3．教学目标：

（1）了解宏观经济学的产生和发展；

（2）理解宏观经济学的研究方法、研究内容，宏观经济学和微观经济学的关系；

（3）掌握宏观经济学的研究对象，宏观经济目标和工具。

主要知识单元 2 国民收入的核算与循环

1．教学内容：国内生产总值及一些相关概念，国内生产总值的核算方法，国民收入的几个总

量指标，国民收入的基本公式。


（1）重点：国内生产总值的概念，国内生产总值的核算方法，国民收入的基本公式。

（2）难点：国民收入的几个总量指标。

3．教学目标：

（1）了解国民经济的几个总量指标；

（2）理解国民收入的基本公式；

（3）掌握国内生产总值的概念，国内生产总值的核算方法。

主要知识单元 3 产品市场均衡理论

1．教学内容：简单的收入决定模型，凯恩斯消费理论，乘数原理，完整的收入决定模型。


（1）重点：简单的收入决定模型，乘数原理。

（2）难点：完整的收入决定模型。

3．教学目标：

（1）了解完整的收入决定模型；

（2）理解凯恩斯消费理论；

（3）掌握简单的收入决定模型，乘数原理。

主要知识单元 4 货币市场均衡理论

1．教学内容：货币需求和决定因素，货币供给，货币利率的决定与变动。


（1）重点：货币需求，货币利率的决定与变动。

（2）难点：货币的投机需求。

3．教学目标：

（1）了解货币的供给和变动；

（2）理解货币需求的决定因素；

（3）掌握货币利率的决定和变动。

主要知识单元 5 IS-LM 模型

1．教学内容：IS曲线，LM曲线，IS-LM模型分析，IS-LM模型应用，IS-LM模型的极端。


（1）重点：IS-LM模型分析，IS-LM模型应用。

（2）难点：IS曲线和 LM曲线的推导，IS-LM模型的极端。

3．教学目标：

（1）了解 IS-LM模型的极端；

（2）理解 IS 曲线和 LM曲线的推导；

（3）掌握 IS-LM模型分析，IS-LM模型应用。

主要知识单元 6 AD-AS 模型

1．教学内容：总需求曲线，总供给曲线，AD-AS 模型。


（1）重点：AD-AS 模型。

（2）难点：总供给曲线。

3．教学目标：

（1）了解总需求曲线；

（2）理解总供给曲线；

（3）掌握 AD-AS 模型。

主要知识单元 7 失业与通货膨胀理论

1．教学内容：失业的含义、分类、原因、影响及治理，通货膨胀的含义、分类、原因、影响

及治理，失业和通货膨胀的关系。


（1）重点：失业和通货膨胀的基本知识

（2）难点：菲利普斯曲线

3．教学目标：

（1）了解失业和通货膨胀的治理；

（2）理解失业和通货膨胀的分类；

（3）掌握失业和通货膨胀的含义、原因和关系。

主要知识单元 8 宏观经济政策

1．教学内容：宏观财政政策的内容及其应用，宏观货币政策的内容及其应用，两种政策的混

合使用，宏观经济政策的影响及效果。


（1）重点：宏观财政政策的内容及其应用，宏观货币政策的内容及其应用，

（2）难点：宏观经济政策的影响及效果。

3．教学目标：

（1）了解宏观经济政策的影响及效果；

（2）理解两种政策的混合使用；

（3）掌握宏观财政政策的内容及其应用，宏观货币政策的内容及其应用。

主要知识单元 9 经济增长理论

1．教学内容：经济增长的含义，哈罗德-多马模型，新古典增长模型，剑桥模型，技术进步

与经济增长模型，经济增长因素分析，经济增长理论的发展。


（1）重点：经济增长的含义，新古典增长模型。

（2）难点：哈罗德-多马模型，新古典增长模型，剑桥模型，技术进步与经济增长模型。

3．教学目标：

（1）了解经济增长理论的发展；

（2）理解哈罗德-多马模型，剑桥模型，技术进步与经济增长模型，经济增长因素分析；

（3）掌握经济增长的含义，新古典增长模型。

主要知识单元 10 经济周期理论

1．教学内容：动态经济分析，经济周期的含义、特征、分类及其原因。


（1）重点：经济周期的含义、特征、分类及其原因。

（2）难点：经济周期的原因。

3．教学目标：

（1）了解动态经济分析；

（2）理解经济周期的含义和分类；

（3）掌握经济周期的特征和原因。

主要知识单元 11 开放的宏观经济模型

1．教学内容：国际收支与外汇市场的基本原理，IS-LM-BP 开放的宏观经济模型，开放经济

的宏观政策。


（1）重点：开放经济的宏观政策。

（2）难点：IS-LM-BP 开放的宏观经济模型。

3．教学目标：

（1）了解 IS-LM-BP开放的宏观经济模型；

（2）理解国际收支与外汇市场的基本原理；

（3）掌握开放经济的宏观政策。

主要知识单元 12 宏观经济学主要流派

1．教学内容：新古典综合派，凯恩斯主义，货币主义，新古典宏观经济学，供给学派经济学，

新凯恩斯主义，瑞典学派。


（1）重点：新古典综合学派，凯恩斯主义。

（2）难点：新凯恩斯主义。

3．教学目标：

（1）了解货币主义，供给学派经济学，瑞典学派；

（2）理解新古典宏观经济学，新凯恩斯主义；

（3）掌握新古典综合学派，凯恩斯主义。





1 经济增长分析实验联网计算机、华普经济学实验软件

70 应用性实验

2 货币创造实验同上 70 验证性实验

3 就业和通货胀实验同上 70 验证性实验

4 财政政策实验同上 70 验证性实验

5 国际贸易比较优势实验

同上 70 验证性实验




1 经济增长分析实验

教师指导学生上网查找和运用真实数据和案例，学生在实验中寻找相关的数据信息，并进行分析计算。理解各个宏观数据含义。

（1）了解不同流派的经济增长理论与经济增长模型，改革开放 30年来我国经济增长情况。（2）熟悉促进经济增长的政策。（3）掌握经济增长的含义及增长核算方法。

2 货币创造实验

通过实验，模拟政府和商业银行的经济活动，让学生掌握政府在这个货币管理活动中的经济学原理。在该实验中，教师扮演中央银行；学生扮演商业银行，计算机扮演公众。中央银行通过购买国债来扩张供给量，公众必须卖出国债，所有货币存入商业银行，商业银行提交存款准备金并将超额准备金全部贷放出去。获得贷款的公众必须将贷款存入商业银行。

（1）了解货币创造概念及其过程、货币创造乘数及其影响因素等。（2）熟悉货币创造乘数公式。（3）掌握货币创造乘数与法定准备率、超额准备率、现金—存款比率的关系。

3 就业和通货胀实验

通过实验，学生体验到价格变化后的购买决策的变化，学会计算 CPI和通货膨胀率，理解通货膨胀为经济和社会带来的影响，同时在教师的指导下学习有关数据信息查询利用。第一阶段每个学生有 100 元货币，学生根据教师提供的商品价格变化计算 CPI。第二阶段教师指导学生在国家统计局统计数据中查找与 GDP、就业和通货膨胀有关的数据信息，利用计量软件对曲线进行回归，验证中国是否存在菲利普斯曲线。

（1）了解 CPI 的界定及计算、不同类型的菲利普斯曲线等。（2）熟悉就业、通货膨胀、CPI含义。（3）掌握菲利普斯曲线中失业与通货膨胀的关系。

4 财政政策实验

通过计算，使学生掌握财政政策中“支出乘数”和 AD-AS 模型的相关理论。第一阶段要求学生根据教师的提示填写均衡总支出表并讨论。第

（1）了解支出乘数和 AD-AS模型的相关理论。（2）熟悉古典总供给曲线、凯恩斯总供给曲线、短期、长期总供给曲


二阶段要求学生根据教师的提示填写 AD-AS 表并讨论。

线。（3）掌握各种支出乘数的计算方式，影响总供给、总需求变动的因素。

5 国际贸易比较优势实验

学习分析国际贸易的成因以及如何利用国际贸易获利。通过角色扮演的手段，学生分别扮演 A国、B国，根据系统给定的条件，进行生产、交易和消费活动。

（1）了解比较优势理论的产生背景。（2）熟悉比较优势理论的理论内容、前提假设。（3）掌握比较优势理论的实际运用和缺陷。


按要求在试验系统中将实验结果导出至实验报告，进行详细实验结果分析。


1．考核方式：考勤、实验报告

2．成绩评定：实验成绩（百分制）=考勤×30％＋实验报告×70％



期末闭卷考试；日常出勤及实验表现考察。


课程总评成绩＝平时考核成绩×10％＋实验成绩×20％＋课程结业考试×70％



1．教材：

（1）高鸿业。西方经济学（宏观部分，第 5版）。北京：中国人民大学出版社，2011.01

（2）王健，修长柏。西方经济学(第 2 版)。北京：中国农业大学出版社，2011.03

（3）张建成，王健. 宏观经济学. 北京：中国农业出版社，2017.05

（4）萨缪尔森。宏观经济学（第 19版）。北京：人民邮电出版社，2012.01

2．教学参考书：

（1）曼昆。经济学原理（第 6版）。北京：北京大学出版社，2012.07

（2）龚刚。宏观经济学——中国经济的视角（第 2 版）。北京：清华大学出版社，2012.08

（3）多恩布什。宏观经济学。北京：中国人民大学出版社，2010.01


（1）中华人民共和国国家统计局 www.stats.gov.cn

（2）中华人民共和国中央人民政府 www.gov.cn

（3）中国人民银行 www.pbc.gov.cn

（4）中华人民共和国财政部 www.mof.gov.cn

（5）世界银行 www.worldbank.org.cn

（6）美国劳工部 www.bls.gov

（7）经管之家 bbs.pinggu.org

http://www.gov.cn/

http://www.pbc.gov.cn/

http://www.mof.gov.cn/

http://www.worldbank.org.cn/

http://www.bls.gov/

http://bbs.pinggu.org/

《复变函数》课程教学大纲


课程编码： 1455035 课程中文名称：复变函数

课程英文名称： Complex Analysis

课程类别：基础教育课程性质：拓展课程






适用专业及类型：应用统计学（复合应用性）

先修课程：数学分析、高等代数

主撰人：杨丽英主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 15日



复变函数论是应用统计学专业的一门基础课，是数学分析的后继课程。复变函数论是在实函

数的基础上产生和发展起来的，因此它与微积分学的概念、方法有许多相似和联系，但又有许多

的发展与区别。应用方面，涉及的面很广，有很多复杂的计算都是用它来解决的。复变函数论一

方面成为一种重要的解析工具，另一方面又给其他学科提供了一种广泛的几何定性研究方法。



——了解该课程的发展简史及主要应用；

——熟悉复变函数是在实函数的基础上产生和发展起来的，因此有许多和微积分平行的概念，

也正是由于这些熟悉的概念、性质、方法，随着域的变化，不断产生了许多新的性质、新的理论

和方法，因此，要善于分析和比较，既要注意共同点，更要弄清不同点，抓住本质，融会贯通；

——掌握复变函数论的基本理论和基本方法，获得运用这些理论和方法来分析、解决实际问

题的能力，进一步培养学生的逻辑思维能力，扩展学生视野，为掌握复变函数在其他学科中的广

泛应用奠定良好的基础。





理论习题讨论小计

第一章复数与复变函数 8 8

第二章解析函数 10 10

第三章复变函数的积分 8 2 10

第四章解析函数的幂级数表示法 8 2 10

第五章解析函数的洛朗(Laurent) 展式与孤立奇点 8 8

第六章留数理论及其应用 10 10

合计 52 4 56


主要知识单元 1 复数与复变函数

1．教学内容：

（1）复数的各种表示方法及四则、乘幂、方根和共轭运算；

（2）复变函数的概念，复变函数与两个实二元函数间的关系；

（3）复变函数的极限与连续性概念。


（1）复变函数的概念；

（2）复变函数与两个实二元函数间的关系。

3．教学目标：

（1）了解区域的概念，单连通域、多连通域的区分，了解光滑曲线、简单闭曲线的定义；

（2）理解复变函数的概念；

（3）掌握复变函数的极限与连续性概念。

主要知识单元 2 解析函数

1．教学内容：

（1）复变函数可微与解析的概念，解析函数的一些简单性质，复变函数解析的判别方法；

（2）指数函数、三角函数的定义、主要性质及计算；

（3）根式函数、对数函数的定义、主要性质及计算。


（1）解析函数的判定，求函数的解析区域及初等函数的函数值；

（2）可微和解析之间的关系，复变函数解析性与实二元函数可微性之间的关系。

3．教学目标：

（1）了解解析函数的一些简单性质，指数函数、三角函数、根式函数、对数函数的主要性质；

（2）理解复变函数可微与解析的概念。；

（3）掌握复变函数解析的判别方法，指数函数、三角函数、根式函数、对数函数、一般幂函

数与一般指数函数的计算。

主要知识单元３复变函数的积分

1．教学内容：

（1）复积分的概念及性质，柯西积分定理及推广、柯西积分公式及推论，复积分的计算方法；

（2）解析函数的无穷可微性；

（3）调和函数与共轭调和函数的概念，由调和函数与共轭调和函数构成的解析函数。


（1）复积分的计算方法（参数方程法、柯西积分定理、柯西积分公式、高阶导数公式、牛顿

-莱布尼兹公式等）；

（2）已知一个调和函数求其共轭调和函数。

3．教学目标：

（1）了解复积分的性质；

（2）理解解析函数的两个等价定理，调和函数与共轭调和函数的概念；

（3）掌握复积分的概念，利用参数方程法计算复积分，利用柯西积分定理及两种推广、复积

分的牛顿-莱布尼兹公式计算复积分，柯西积分公式及推论、解析函数的无穷可微性，由调和函数

与共轭调和函数构成的解析函数的求法。

主要知识单元４解析函数的幂级数表示法

1．教学内容：

（1）级数收敛、发散的概念，解析函数项级数的 Weierstrass 定理，绝对收敛与条件收敛的概

念，复数项级数的敛散性；

（2）Able 定理，幂级数的收敛半径，泰勒定理，幂级数的和函数在其收敛圆周上的状况；

（3）解析函数展为幂级数，一些常用初等函数的泰勒展式，具有 m 阶零点的解析函数的表

达式，解析函数零点的阶，孤立性及唯一性定理。


（1）复数项级数敛散性的判别方法、幂级数收敛半径的求法、解析函数展为幂级数；

（2）解析函数零点的孤立性及唯一性定理。

3．教学目标：

（1）了解绝对收敛与条件收敛的概念，复函数项级数的一致收敛，幂级数和的解析性，幂级

数的和函数在其收敛圆周上的状况；

（2）理解级数收敛、发散及和的概念，解析函数项级数的 Weierstrass 定理。幂级数收敛圆与

收敛半径的概念、Able 定理及泰勒定理，解析函数零点的概念，解析函数零点的孤立性及唯一性

定理；

（3）掌握复数项级数敛散性的判别方法，幂级数收敛半径的求法，将一个解析函数展为幂级

数的基本方法，一些常用初等函数的泰勒展式，具有 m 阶零点的解析函数的表达式，判断解析函

数零点的阶。

主要知识单元５解析函数的洛朗(Laurent) 展式与孤立奇点

1．教学内容：

（1）Laurent 级数的概念，Laurent级数与 Taylor级数的关系，Laurent 展式；

（2）孤立奇点的三种类型及判定，整函数及亚纯函数的概念。


（1）求解析函数的 Laurent展式；

（2）判定解析函数孤立奇点的类型。

3．教学目标：

（1）了解 Laurent级数与 Taylor 级数的关系；

（2）理解 Laurent级数的概念，整函数及亚纯函数的概念；

（3）掌握利用已知的幂级数展式去求所需要的 Laurent 展式，孤立奇点的求法，并能确定它

们的类型。

主要知识单元６留数理论及其应用

1．教学内容：

（1）留数的概念及柯西留数定理，留数的计算方法，特别是函数在一、二阶极点处留数的求

法；

（2）利用柯西留数定理计算复积分及实积分，幅角原理和 Rouche 定理的应用，特别是利用

Rouche 定理证明根的问题。


留数的计算方法、柯西留数定理计算复积分及利用 Rouche定理证明根的问题，用留数计算实

积分。

3．教学目标：

（1）了解积分路径上有奇点的积分；

（2）理解留数的概念及柯西留数定理、幅角原理和 Rouche定理；

（3）掌握留数的计算方法，特别是函数在一、二阶极点处留数的求法。利用柯西留数定理计

算复积分及实积分，幅角原理和 Rouche定理的应用，特别是利用 Rouche定理证明根的问题。



合评定。







权重（％） 33 50 17 100


试题类型选择题填空题计算题综合及证明题合计

权重（％） 21 27 40 12 100


1．教材：

钟玉泉。复变函数论。北京：高等教育出版社，2013.8（第四版）

2．参考书：

（1）卢玉峰，刘西民。复变函数。北京：高等教育出版社，2008.5

（2）方企勤。复变函数教程。北京：北京大学出版社，1996.12

（3）郑建华。复分析。北京：清华大学出版社，2000.3

《R语言及生物统计应用》课程教学大纲


课程编码： 1456340 课程中文名称： R 语言及生物统计应用

课程英文名称： RProgram and Biostatistics

课程类别：专业教育课程性质：拓展课程




课内实践/学分：学时/学分



先修课程：数理统计、多元统计分析

主撰人：任爱珍主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 8 日



R 语言及生物统计应用是应用统计学专业的建议选修课，是一门具有较强的理论性和应用性

的课程。R 语言是目前较流行的统计软件，由于其简单、易学、功能强大等特点，大部分高校尤

其沿海发达地区的统计专业开设了这门课程。生物统计是利用数理统计的原理和方法，分析和

解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。本课结合统计学课程特点，将

R 语言和生物统计学教学结合起来，以达到更好的教学目的。本课程主要内容包括 R 语言与生

物统计的基本概念、生物统计中常见统计分析方法以及在 R 语言的相应命令与编程。通过学习使

学生较系统地掌握 R 语言的基础知识和几种基本统计分析方法，能够对生物试验获得的数据利用

R 语言进行处理和分析的能力。



——了解概率统计的发展简史以及与生物统计的关系、生物统计的发展简史、R语言的发

展简史。

——熟悉该课程的常用统计方法。关键知识点是熟知各种统计方法适用的场合和实施步骤，

熟记各方法的公式与推导式。

——掌握R语言的基本编程思想和方法。




http://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E7%90%86%E7%BB%9F%E8%AE%A1/408183

章次或序号



第一章 R 语言绪论与生物统计概论 4 2 6

第二章数据整理与特征数计算及 R语言数据和数值计算 4 2 6

第三章概率与概率分布及 R语言中常见概率分布函数 4 4 2 10

第四章统计推断及 R 语言中常见抽样分布 2 2 4

第五章卡方检验及 R 语言中的实现 4 2 6

第六章方差分析及 R 语言方差分析检验 6 4 2 12

第七章直线回归与相关分析及其在 R语言中的实现 4 2 6

第八章可直线化的非线性回归分析 2 0 2

第九章试验设计及其统计分析及其在 R语言中的实现 8 2 2 12

合计 38 20 6 64



主要知识单元 1 R 语言绪论与生物统计概论。

1．教学内容：R 语言的主要功能；生物统计学的内容、作用以及发展概况；常用统计学术语。


（1）R 语言环境、命令行的输入、用户目录及搜索路径的设置；

（2）常用统计术语的区别与联系。

3．教学目标：

（1）了解 R 语言环境、相关的软件和文档；了解生物统计学概念、生物统计学研究的对象和

研究过程；

（2）理解 R 语言环境、命令行的输入、用户目录及搜索路径的设置；

（3）掌握试验设计和统计分析的内容及二者关系。

主要知识单元 2 数据整理与特征数计算及 R语言数据和数值计算

1．教学内容：生物学试验资料的类型；生物学试验资料统计图、表的制作方法；R 语言常用

的二维图形绘图函数以及生物学试验资料统计图的绘图函数；试验资料特征数的计算试验资料特

征数在 R 中的命令以及相关参数。


（1）生物学试验资料的图；

（2）表的制作方法；

（3）试验资料的类型、搜集与整理方法。

3．教学目标：

（1）了解试验资料的搜集与整理的方法、过程；

（2）理解试验资料特征数；

（3）掌握条形图、饼图、直方图、多边形图、散点图、箱形图、散点分类图、次数分布表的

制作，并且在 R 中实现方法。

主要知识单元 3 概率与概率分布及 R语言中常见概率分布函数

1．教学内容：概率基础知识；几种常见的理论分布；统计数的分布；R 语言中的 4 中常用统

计函数的使用方法


（1）二项分布、泊松分布、正态分布、t 分布、卡方分布和 F 分布的特征及其在 R 语言中的

4 中常用函数形式；

（2）正态分布、t 分布、卡方分布和 F分布特点。

3．教学目标：

（1）了解孟德尔遗传规律、大数定律；

（2）理解概率事件的概念并掌握其运算和计算；

（3）掌握二项分布、泊松分布、正态分布、t 分布、卡方分布和 F 分布的特征及其在 R 语言

中的实现。

主要知识单元 4 统计推断及 R 语言中常见抽样分布

1．教学内容：样本平均数的假设检验；样本频率的假设检验；R 中上（下）分位数的生成函

数等的应用；R中方差的同质性检验的应用。


（1）大样本平均数、频率，小样本平均数、频率的假设检验和区间估计，方差同质性检验方

法；

（2）大小样本平均数检验方法。

3．教学目标：

（1）了解大小样本平均数检验方法的原理及依据；

（2）理解大小样本频数检验方法的原理及依据；

（3）掌握样本平均数的 U 检验和 t 检验以及在 R 中的命令的使用；掌握样本频率的 U 检验

和 t 检验以及在 R 中的自编函数的使用；掌握方差同质性检验以及在 R 中熟练进行方差同质性检

验。

主要知识单元 5 卡方检验及 R 语言中的实现

1．教学内容：卡方检验的原理与方法；适合性检验；独立性检验；2×C 列联表检验；卡方检

验在 R 中的命令以及编程。


（1）卡方检验的原理与方法及独立性检验；

（2）独立性检验的应用。

3．教学目标：

（1）了解卡方检验的原理与方法；

（2）理解卡方检验的基本步骤和计算过程；

（3）掌握卡方检验应用之一适合性检验；熟练应用卡方检验进行 2×2、2×C、R×C 列联表分

析；掌握 2×2、2×C、R×C列联表分析属于卡方检验中的独立性检验。

主要知识单元 6 方差分析及 R 语言方差分析检验

1．教学内容：方差分析的基本原理；单因素方差分析；R 中二因素方差分析的应用；R 中多

因素方差分析的应用；R中方差分析基本假定的检验。


（1）方差分析的计算过程、检验方法和多重比较方法；

（2）方差分析数学模型对方差分析计算过程的影响。

3．教学目标：

（1）了解有关试验设计的相关术语；

（2）理解方差分析的基本原理和数学模型，能够对平方和以及自由度进行分解；理解多重比

较的意义和方法；

（3）掌握对单因素、双因素、多因素试验设计进行方差分析，知道双因素、多因素方差分析

需要根据不同试验设计采用适合的数学模型；掌握方差分析缺失数据估计方法、理解方法分析的

基本假定和相应的数据转换方法；掌握 R语言多因素方差分析的应用。

主要知识单元 7 直线回归与相关分析及其在 R语言中的实现

1．教学内容：回归和相关的概念；直线回归分析；直线相关；R 中回归与相关系数的计算和

编程。


（1）直线回归的数学模型和基本假定，相关系数的计算和检验方法；

（2）直线回归与相关的联系与区别，回归与相关的应用条件。

3．教学目标：

（1）了解直线回归和相关区别与联系；

（2）理解回归与相关的联系与区别；

（3）掌握直线回归方程并进行相关的检验；掌握简单相关系数的计算过程的检验方法；掌握

两变量回归系数与相关系数的关系。

主要知识单元 8 可直线化的非线性回归分析

1．教学内容：Logistic 生长曲线。


（1）R 中 Logistic 生长曲线直线化方法的应用；

（2）非线性回归直线化以后应该符合非线性曲线模型的统计学意义。

3．教学目标：

（1）了解可直线化的非线性回归分析；

（2）理解 Logistic 生长曲线直线化方法的步骤；

（3）掌握 R 中 Logistic 生长曲线直线化方法的应用。

主要知识单元 9 试验设计及其统计分析及其在 R语言中的实现

1．教学内容：试验设计的基本原理；对比试验设计及其统计分析；随机区组设计及其统计分

析；裂区设计及其统计分析；拉丁方设计及其统计分析；正交设计及其统计分析；R 中试验设计

的编程。


（1）试验设计的基本原理，掌握随机区组设计和正交设计及其统计方法；

（2）随机区组设计与裂区设计的区别与联系，单项试验控制和双向试验控制，正交试验设计

及其分析；R 中试验设计的编程。

3．教学目标：

（1）了解试验设计的基本原理、基本原则；

（2）理解对比设计、区组设计、裂区设计、拉丁方设计和正交设计的优缺点；

（3）掌握对比设计、区组设计、裂区设计、拉丁方设计和正交设计的常用统计分析方法。





第一章 R 语言绪论计算机每人一台

第二章 R 语言数据和数值计算计算机每人一台


第三章 R 语言中常见概率分布函数计算机每人一台

第四章统计推断及 R 语言中常见抽样分布计算机每人一台

第五章卡方检验及 R 语言中的实现计算机每人一台

第六章方差分析及 R 语言方差分析检验计算机每人一台

第七章直线回归与相关分析及 R语言中的实现

计算机每人一台

第八章试验设计及 R 语言中的实现计算机每人一台




1 R 语言绪论 R 语言的下载、安装 R 语言的工作路径 R 语言网上资料和帮助

（1）了解 R 语言的发展史（2）理解 R 丰富的网上资料和帮助（3）掌握 R 语言的工作路径

2 R 语言数据和数值计算

R 中的数据类型 R 中的逻辑变量编程的条件语句

（1）了解 R 中数据类型与属性（2）理解 R 中的逻辑变量（3）掌握编程的条件语句

3 R 语言中常见概率分布函数

利用 R 中的常见概率分布的各种函数计算概率和产生其随机数

（1）了解 R 中嵌套的函数（2）理解 R 中常见的概率分布（3）掌握概率分布的概率计算

4 统计推断及 R 语言中常见抽样分布

利用 R 语言作 U、t、F等检验

（1）了解 R 语言作 U、t、F检验的功能（2）理解 R 语言作 U、t、F检验的统计量（3）掌握 R 语言作 U、t、F检验的流程

5 卡方检验及 R 语言中的实现

卡方检验的数据的输入会利用 R 语言做卡方检验

（1）了解 R 语言作卡方检验的类型（2）理解 R 语言作卡方检验数据的输入（3）掌握 R 语言作卡方检验的步骤

6 方差分析及 R 语言方差分析检验

会利用 R 语言验证是否可以做方差分析会处理和输入方差分析的数据会利用 R 语言作方差分析

（1）了解 R 语言作方差分析数据的输入（2）熟悉 R 语言作各类方差分析（3）掌握 R 语言作多重比较的步骤

7 直线回归与相关分析及 R 语言中的实现

会利用 R 语言作直线回归和相关分析

（1）了解 R 语言作回归分析的功能（2）理解 R 语言作回归分析的步骤（3）掌握 R 语言作相关分析的步骤

8 试验设计及 R 语言中的实现

会利用 R 语言做各种试验设计

（1）了解 R 语言作试验设计的功能（2）理解 R 语言作试验设计的函数（3）掌握 R 语言作各类试验设计的步骤









课程总评成绩＝平时成绩×50%+期末成绩×50%。


平时考核类型课堂表现作业、实验上课出勤报告、课程论文合计

权重（％） 10 60-70 20 0-10 100



权重（％） 15-18 15-18 0-18 40-50 6-10 100



1．教材：

李喜春，邵云，姜丽娜．生物统计学。北京：科学出版社，2008.5（第四版）

2．参考书：

（1）明道绪。生物统计附试验设计。北京：中国农业出版社，2008.5（第四版）

（2）袁志发，宋世德。多元统计分析。北京：科学出版社，2009.7（第二版）

（3）杜荣骞。生物统计学。北京：高等教育出版社，2009.6（第三版）

（4）何晓群。应用多元统计分析。北京：中国统计出版社，2010.6

（5）薛毅。统计建模与 R软件。北京：清华大学出版社，2007


（1）数据科学与 R语言：http://xccds.github.io/

（2）格物堂：http://yishuo.oRg/R.html

（3）R 软件中文社区

《专业英语》课程教学大纲


课程编码： 1456620 课程中文名称：专业外语

课程英文名称： English for Mathematics








先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、大学英语




专业英语是一门培养学生在数学与统计学专业方面应用英语的能力的课程，本课程从实际需

求出发，结合专业的特点，是学生掌握专业英语的特点，熟悉专业术语的翻译，在两年的大学英

语学习的基础上，进一步学习和提高阅读一般难度专业英语书籍和科技资料的能力，掌握本专业

所需的常用词汇词组，并着重提升学生英语口语水平以及一定的专业英语写作能力，为学生日后

参加学术会议和继续深造奠定坚实的基础。



——了解数学的学科分类，英文学术论文摘要的检索，数学文章英译汉与汉译英的写作技巧。

——熟悉阅读翻译统计方面的英文著作、文献的技巧，为毕业论文的写作中的文献综述部分

的大量阅读打下基础。

——掌握数学与统计学方面的专业词汇，培养学生快速阅读本专业英文文献的能力，并获得

英语口语及演讲的方法，为日后在工作和参加学术会议培养必要的技能，真正学会利用英语这个

国际化的工具。





理论讨论实践考核小计

第一章数学与统计专业知识及英文文献检索 4 2 6

第二章国际学术会议的形式及常用句式结构 2 2

第三章英语学术交流（Academic Communication） 8 2 10 20

第四章英语学术写作（Academic Writing） 4 4

合计 18 4 10 32



主要知识单元 1 数学与统计专业知识及英文文献检索

1．教学内容：

（1）专业词汇的发音及含义；

（2）常用数学符号正确的英文读、写规则；

（3）英文文献检索、快速阅读文献及精读文献的技巧。


（1）专业名词及符号的发音和使用规则；

（2）英文文献检索技巧。

3．教学目标：

（1）掌握数学与统计专业词汇的发音及含义；

（2）掌握常用数学符号正确的英文读、写规则；

（3）了解英文文献检索的方法；

（4）理解并使用快速阅读英文文献及精读关键文献的技巧。

主要知识单元 2 国际学术会议的形式及常用句式结构

1．教学内容：

（1）学术会议的基本情况；

（2）典型句式结构的学习使用。

2．重点或难点：句式结构的多样化变化方法。

3．教学目标：

（1）了解国际学术会议的基本情况及注意事项等；

（2）掌握常用句式的结构，灵活使用，实现无论英语口语或者写作的句式结构多样化。

主要知识单元 3 英语学术交流（Academic Communication）

1．教学内容：

（1）学术会议中英文演讲的各部分内容的组织规划；

（2）学术会议中英文演讲的时间安排；

（3）辅助设备（PPT等）的使用注意事项。


（1）英文演讲的各部分内容的统筹规划；

（2）辅助设备（PPT等）的使用注意事项。

3．教学目标：

（1）理解文献结构，从英文文献中找到关键信息（关键词及关键句），并转化为文献框架；

（2）掌握关键信息的整合方法，并组织成英文学术演讲的各部分内容；

（3）理解相关辅助工具的使用及需要避免的问题；

（4）掌握全面规划演讲的技巧，考虑到内容、时间、表述方式、注意事项等各个方面；

（5）掌握准备演讲的全面性考虑及演讲过程中应对突发问题的能力。

主要知识单元 4 英语学术写作（Academic Writing）

1．教学内容：

（1）英文写作的基本要求和规范；

（2）摘要的写作内容和方法。


（1）英文写作的基本规范；

（2）摘要的写作的要点。

3．教学目标：

（1）理解英文写作的基本要求，做到符合英语的逻辑顺序和理解规律；

（2）理解摘要在整篇文献中的重要性；

（3）掌握摘要写作的方法及技巧。



学生结合所学内容，自主选择数学与统计相关的学术论文一篇，进行精读理解，从中挖掘关

键信息，将关键信息以英语演讲的形式展示，并提交和所选论文相关的学习报告。


课程总评成绩=平时考核成绩（30）％+学习报告成绩×（70）％。



平时考核类型考勤作业综合表现合计

权重（%） 33 50 17 100


1．教材

自编讲义

2．参考书

（1）郝翠霞。数学专业英语。哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2005（第二版）

（2）王忠玉等。统计学专业英语。哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2012（第二版）

《运筹学》课程教学大纲


课程编码： 1456330 课程中文名称：运筹学教程

课程英文名称： Operational Research

课程类别：专业基础教育课程性质：拓展课程







先修课程：线性代数

主撰人：李旭海主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 15日



《运筹学》是一门产生于二十世纪四十年代的新兴边缘学科，它广泛应用多门学科的科技知

识，尤其是数学方法，为决策者对其活动进行决策时，选择最优方案而进行定量分析，提供定量

依据，以解决企业、商业、政府、国防、经济、环境、交通、通信、设计、……等许多系统中在

指挥和管理中所出现的各种问题，使其效力最高、作用最优。



——了解该课程的基本内容、基本特征与基本方法及与统计学、管理学等学科之间的联系。

——熟悉该课程的线性规划、整数规划、动态规划、图与网络、排队论、存贮论和多目标规

划等分支的基本优化原理。

——掌握该课程的理论和方法，对实际问题进行分析，建立相应的数学模型，并求解出解决

问题的最优方案，为决策者提供决策的科学依据。提高学生分析和解决实际问题的能力，也为进

一步学习后继课程打下坚实的基础。




章次或序号



第一章线性规划及单纯形法 11 2 1 14

第二章线性规划的对偶理论与灵敏度分析 9 2 1 12

第三章运输问题 7 2 1 10

第四章整数规划 9 2 1 12

合计 36 8 4 48


主知识单元 1 线性规划及单纯形法

1．教学内容：

（1）线性规划问题及其数学模型；

（2）图解法；

（3）单纯形法原理；

（4）单纯形法计算步骤；

（5）单纯形法的进一步讨论；

（6）应用举例。


（1）教学重点：单纯形法的一般方法步骤；人工变量法；

（2）教学难点：单纯形法的思想与方法；大M 法、两阶段法的思想与方法。

3．教学目标：

（1）了解线性规划问题的数学模型与基本理论；

（2）理解单纯形法的原理及步骤；

（3）掌握单纯形法的原理并能熟练使用单纯形法求解线性规划问题，掌握人工变量法和两阶

段法。

主知识单元 2 线性规划的对偶理论与灵敏度分析

1．教学内容：

（1）线性规划的对偶问题；

（2）对偶问题的基本性质；

（3）影子价格

（4）对偶单纯形法；

（5）灵敏度分析；

（6）参数线性规划。


（1）教学重点：写对偶问题的原则、方法步骤；对偶单纯形方法；

（2）教学难点：对偶问题的基本性质；对偶单纯形法的思想与算法；灵敏度分析。

3．教学目标：

（1）了解什么是线性规划问题的对偶问题，会写对偶问题；

（2）理解对偶问题的基本性质并能使用有关性质求解相关问题；

（3）掌握对偶单纯形法的基本思路与求解方法，会进行灵敏度分析。

主知识单元 3 运输问题

1．教学内容：

（1）运输问题及其数学模型；

（2）用表上作业法求解运输问题；

（3）运输问题的进一步讨论；

（4）应用问题举例。


（1）教学重点：运输问题的特性；表上作业法；

（2）教学难点：运输问题的特性；具有最高求量、最低求量的不平衡的运输问题的求解法。

3．教学目标：

（1）了解运输问题的数学模型及其特点；

（2）理解表上作业法与单纯形法的关系；

（3）掌握运输问题的数学模型，会用表上作业法求解运输问题（供销平衡与不平衡问题）；

掌握运输问题应用的典型实例。

主知识单元 4 整数规划

1．教学内容：

（1）整数规划的数学模型及解的特点；

（2）解纯整数规划的割平面法；

（3）分枝定界法；

（4）0-1 型整数规划；

（5）指派问题。


（1）教学重点：分枝定界法的思想、方法；割平面法的基本思想及算法；0-1 型整数规划的

解法——隐枚举法；指派问题的解法——匈牙利解法；

（2）教学难点：分枝定界法的计算过程；割平面的构造方法；0-1 型整数规划的解法；指派

问题的解法。

3．教学目标：

（1）了解整数规划的数学模型及其特点；

（2）理解求整数规划问题的几种方法的原理；

（3）掌握割平面法和分支定界法的基本原理及求解方法；掌握求解 0-1 整数规划的典型方法；

掌握指派问题的求解方法——匈牙利法。





1 LINGO 软件实验操作计算机及 LINGO软件




1 LINGO 软件介绍

LINGO 入门操作及各种概念

熟练掌握利用 LINGO编程的各种操作步骤

2 线性规划及其对偶问题

利用 LINGO 编程线性规划问题

掌握 LINGO 编程各种线性规划问题运算结果并进行灵敏度分析

3 运输问题利用 LINGO 编程运输问题

利用 LINGO 编程运输问题，并能用于解决简单的运输问题实例

4 指派问题利用 LINGO 编程指派问题

利用 LINGO 编程指派问题及 0-1整数规划问题



1．考核方式：上机操作。

2．成绩评定：计入平时成绩。



闭卷考试。


平时成绩与期末闭卷考试成绩综合评分考核，平时成绩占 30%，期末考试成绩占 70%。

【举例】课程总评成绩＝平时100×30%+期末100×70%。



权重（％） 33 50 17 100


试题类型填空题选择题（单选）判断题计算题总计

权重（％） 24 21 10 45 100


1．教材：

胡运权。运筹学教程。北京：清华大学出版社，2012.11

2．参考书：

（1）谢金星等。优化建模与 LINDO/LINGO软件。北京：清华大学出版社，2005（第一版）

（2）何坚勇。运筹学基础。北京：清华大学出版社，2000（第一版）

《数值分析》课程教学大纲


课程编码： ZJT1456230 课程中文名称：数值分析

课程英文名称： Numerical Analysis

课程类别：专业基础教育课程性质：拓展课程







先修课程：高等数学、线性代数、计算机基础

主撰人：刘海军主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 16日



《数值分析》研究的是用计算机解决数学问题的数值方法及其理论，是从实际问题、建立数

学模型到数值计算方法，进而进行程序设计、执行程序计算结果的计算机解决科学计算问题过程

中的一个重要环节，是一门与计算机紧密结合的实用性很强的数学分支，是统计学专业学生所必

须理解掌握的专业基础知识。



——了解该课程的发展史、实际应用背景和相关参考书目。

——熟悉该课程相关的基本概念、各种算法结构、算例分析及误差分析。

——掌握该课程所涉及的各种常用的数值计算公式、数值方法的构造原理及适用范围，为今

后用计算机去有效地解决实际问题打下基础。






第一章引论 2 2 4

第二章插值方法 8 4 12



第三章数值积分 8 4 12

第四章非线性方程解法 8 4 12

第五章线性方程组的数值解法 6 2 8

合计 32 16 48



主要知识单元 1 引论

1．教学内容：

（1）算法简介；

（2）误差、有效数字；

（3）病态问题。


（1）误差的概念及分类；

（2）误差的分析及计算。

3．教学目标：

（1）了解数值分析在解决实际问题中所处的位置及本课程的内容、研究对象、学习方法、发

展简况；

（2）理解近似计算中应注意的问题、算法的数值稳定性、收敛性、收敛速度等基本概念；

（3）掌握有效数字的计算、误差的分析及计算。

主要知识单元 2 插值方法

1．教学内容：

（1）Lagrange 插值公式，插值余项；

（2）Aitken 算法；

（3）Newton 插值公式；

（4）Hermite 插值；


（1）拉格朗日（Lagrange）插值、埃特金（Aitken）插值、牛顿（Newton）插值、埃尔米特

（Hermite）插值的构造及应用；

（2）差商、差分的计算。

3．教学目标：

（1）了解差分的概念与差分表，差分与差商的关系，了解等距节点插值公式，了解牛顿-埃

尔米特插值和拉格朗日-埃尔米特插值多项式；

（2）理解差商的概念和性质、牛顿（Newton）插值的构造和计算、插值余项表达式；

（3）掌握拉格朗日（Lagrange）插值、埃特金（Aitken）插值和埃尔米特（Hermite）插值的

构造和计算以及应用范围、插值余项表达式的证明。

主要知识单元 3 数值积分

1．教学内容：

（1）机械求积，牛顿-柯特斯公式；

（2）龙贝格算法；

（3）高斯公式；

（4）数值微分。


（1）求积节点、求积系数、机械求积公式及梯形公式、辛甫生公式、柯特斯公式、复化梯形

公式、复化辛普生公式和复化柯特斯公式的算法结构；

（2）龙贝格公式、高斯公式的构造。

3．教学目标：

（1）了解几种求积公式的应用背景；

（2）理解数值求积的基本思想，代数精度的概念；

（3）掌握各种求积公式的算法结构和特点，掌握几个数值微分公式。

主要知识单元 4 非线性方程解法

1．教学内容：

（1）二分法；

（2）迭代法及其收敛性；

（3）迭代法的加速、Aitken 加速法；

（4）Newton 法和割线法。


（1）二分法、简单迭代法、迭代法的加速、牛顿（Newton）法等方法的构造及应用；

（2）收敛性分析及误差分析。

3．教学目标：

（1）了解几种非线性方程解法的应用背景；

（2）理解迭代过程的加速技术；

（3）掌握求非线性方程根的二分法、简单迭代法、牛顿（Newton）法，以及这些方法的构

造特点、收敛速度及适用范围。

主要知识单元 5 线性方程组的数值解法

1．教学内容：

（1）消去法；

（2）迭代法；

（3）迭代过程的收敛性。


（1）线性方程组各种数值解法的构造及特点；

（2）迭代法的收敛性分析。

3．教学目标：

（1）了解线性方程组各种数值解法的应用背景；

（2）理解向量和矩阵的范数的概念，理解线性方程组各种数值解法的构造和特点以及适用的

线性方程组；

（3）掌握解线性代数方程组的高斯（Gauss）消去法、列选主元高斯消去法、雅可比（Jacobi）

迭代法和高斯-塞德尔（Gauss-Seidel）迭代法。





1 误差实验计算机 60 2 学时

2 Lagrange 插值实验 Aitken 插值实验

计算机 60 4 学时

3 数值积分实验计算机 60 4 学时

4 二分法实验迭代法及迭代法加速实验

计算机 60 4 学时

5 线性方程组数值解法实验计算机 60 2 学时




1 误差实验 1．分析误差产生的原因； 2．验证误差积累的结果；

（1）了解误差成因；（2）熟悉相关软件；（3）掌握算法结构和结果分析。

2

Lagrange 插值实验 Aitken 插值实验

1．验证 Lagrange 插值方法； 2．验证 Aitken 插值方法；

（1）了解两种算法区别；（2）熟悉相关软件；（3）掌握算法结构和结果分析。

3 数值积分实验

1．验证复化梯形求积公式； 2．验证复化辛普生求积公式；

（1）了解算法的代数精度；（2）熟悉相关软件；（3）掌握算法结构和结果分析。

4

二分法实验迭代法及迭代法加速实验

1．验证二分法； 2．验证简单迭代法及其加速方法；

（1）了解收敛性条件；（2）熟悉相关软件；（3）掌握算法结构、加速方法和结果分析。

5 线性方程组数值解法实验

1．验证 Jacobi迭代法； 2．验证 Gauss-Seidel迭代法；

（1）了解收敛性条件；（2）熟悉相关软件；（3）掌握算法结构和结果分析。


实验报告要求填写实验内容，数据计算结果截图，数据分析结论并要求附带源程序。


1．考核方式：实验报告。

2．成绩评定：实验总评成绩＝实验报告成绩（100%）。







平时考核类型考勤作业及实验报告课堂表现课程结业考试

权重（％） 33 50 17 100


试题类型填空题选择题（单选）判断题计算题证明题合计

权重（％） 20 20 10 40 10 100


1．教材：

王能超。数值分析简明教程。北京：高等教育出版社，2003（第 2版）

2．参考书：

（1）孙志忠等。数值分析。南京：东南大学出版社，2001

（2）关冶，陆金普等。数值分析基础。北京：高等教育出版社，2005

《数学建模》课程教学大纲


课程编码： 1456220 课程中文名称：数学建模

课程英文名称： Mathematical Modeling








先修课程：高等数学、线性代数、概率论、运筹学、计算机基础

主撰人：姚贵平主审人：苏金梅制定时间： 2017 年 6 月 16日



数学建模是应用统计学专业的专业教育拓展课程，是一门具有较强的理论性和应用性的课程。

为适应时代和社会的需求，需要培养学生的具有分析问题、解决问题的统计人才，因此各大高校

均开设了这门课程。本课程主要是介绍如何用数学知识分析、解决实际问题。通过学习使学生系

统地掌握、了解数学是如何分析、解决实际问题，进一步使学生了解数学的重要性。培养学生处

理和分析问题的能力。本课程须安排在《数学分析》、《高等代数》、《概率论》与《数理统计》

课程之后开设。



——了解什么是数学建模。

——熟悉该课程如何把实际问题变成数学问题来解决。

——掌握数学建模的目的，运用观察力、想象力和逻辑思维，对实际问题进行抽象、简化、

反复探索、逐步完善，直到构造出一个能够用于分析、研究和解决实际问题的数学模型。学会利

用数学知识和计算机解决问题，培养学生分析问题和解决问题的能力。




章次或序号


理论实验习题实习讨论

第一章建立数学模型 2

第二章初等数学方法建模 4

第三章微分方程建模 6

第四章最优化方法及图论法建模 10

第五章随机性模型 6

第六章线性代数模型 4

合计 32


主要知识单元 1 建立数学模型

1．教学内容：

初等数学建模的一般方法；初等数学建模的步骤。


数学建模的基本方法和步骤。

3．教学目标：

（1）了解数学建模的一般方法和步骤；

（2）几种重要的数学建模方法。

主要知识单元 2 初等数学方法建模

1．教学内容：

（1）初等数学建模的一般方法；初等数学建模的步骤。

（2）几个重要的数学模型 1、代表名额的分配；2、双层玻璃窗的功效；3、动物的身长和体

重；4、实物交换模型；5、核武器竞赛模型。


初等数学建模的一般方法，数学建模的步骤。

3．教学目标：

（1）了解初等数学建模的一般方法与步骤；

（2）掌握几个重要的初等数学模型。

主要知识单元 3 微分方程建模

1．教学内容：

（1）微分方程建模；

（2）几个微分方程的数学模型 1、人口模型；2、传染病模型；3、静态优化模型；4、价格

形成及营销模型；5、战争模型；6、香烟过滤嘴的作用。


微分方程建模的一般方法；微分方程数学建模的步骤、思路。

3．教学目标：

（1）了解微分方程的基本概念及其解法；

（2）微分方程建模的一般方法与步骤。

主要知识单元 4 最优化方法及图论法建模

1．教学内容：

（1）变分法的基本概念；变分法在建模中的应用；最优化方法及图论法建模；

（2）1、生产计划的制定；2、生产与贮存的控制；3、国民收入的增长；4、林木砍伐的最佳

时机；5、投入产出模型。


（1）变分法的基本概念，最优化方法及图论法；

（2）变分法，最优化方法及图论法数学建模的步骤、思路。

3．教学目标：

解变分法的基本概念，最优化方法及图论法。

主要知识单元 5 随机性模型

1．教学内容：

（1）概率方法建模；

（2）1、随机存贮模型；2、广告中的学问；3、随机人口模型；4、零件的预防性更换模；5、

设备检查方案。


（1）概率方法；

（2）概率方法建模的步骤、思路。

3．教学目标：

（1）了解概率方法建模。

主要知识单元 6 线性代数模型

1．教学内容：

（1）几个数学游戏模型；

（2）魔方（或幻方）问题；

（3）密码的设计、解码与破译。


（1）线性代数建模的思路、方法；

（2）线性代数建模中数学知识的应用。

3．教学目标：

了解如何利用线性代数方法建模。



要求学生以实际背景为材料，建立数学模型，以论文的方式写篇论文。


按论文的格式要求写篇论文，根据论文的组成部分，按各项分要求给出分数段以百分比例给

出成绩。


1．教材：

（1）杨启帆，方道元编。《数学建模》。高等教育出版社

（2）姜启源，谢金星，叶俊编。《数学模型》。高等教育出版社，2003，第 3 版

2．参考书：

（1）刘承平编。《数学建模方法》。高等教育出版社，2002，第 1版

（2）陈理荣编。《数学建模导论》。北京邮电大学出版社，1999，第 1版

（3）赵静编。《数学建模与数学实验》。高等教育出版社，2000，第 1版

《统计前沿讲座》教学大纲


课程编码： 1456710

课程中文名称：统计前沿讲座

课程英文名称： Lecture on the frontier of

statistics


总学时/学分： 16 学时/1 学分实践学时/学分：学时/学分



先修课程：本专业及相关专业的基础课、专业基础课及专业方向课等

主撰人：苏金梅主审人：刘海军制定时间： 2017 年 6 月 20日



统计前沿讲座是应用统计学专业在学习和了解统计学专业课程内容基础上为开拓学生将所学

理论知识能更好地应用于解决实际问题而进行的教学环节之一。一要了解目前国际国内统计学的

理论发展；二要了解目前国际国内关于统计学在解决生物等方面的具体应用问题；三要了解统计

学涉及的一些趣味问题。统计前沿讲座教学过程有利于学生开发思路，提升运用所学统计学专业

知识的基础上进一步深入学习新的相关知识的兴趣，并投入统计理论和应用研究，提高理论联系

实际解决问题的能力。


统计前沿讲座应实现以下目标：

——了解国内外统计学在理论研究方面的动态；

——了解国内外运用统计学理论解决实际问题的科学方法；

——了解国内外运用统计学的行业及统计学专业的发展前景等。

三、课程内容与要求

（一）教学内容

1．聘请国外统计学教授作专题讲座；

2．请校内、系内博士、访问学者作讲座；

3．安排有统计调查经验、了解统计趣味内容的老师作讲座。

（二）基本要求

1．做好听课笔记；

2．撰写报告。

四、课程学时分配

序号学时主要工作内容

1 8 国外统计学教授作专题讲座

2 4 校内、系内博士、访问学者作讲座

3 4 老师作讲座

五、考核办法和成绩评定


考核成绩包括出勤、笔记、报告。


总成绩由三部分组成，其中出勤占 30%、笔记 30%，报告占 40%。

总评成绩＝出勤×30%＋笔记×30%＋报告成绩×60%。

应用统计学专业 课程大纲 -...

Documents

应用统计学专业课程大纲 -...